Seaborn으로 그린 시각화 결과를 파일로 저장하려면 Matplotlib의 savefig() 메서드를 사용하면 됩니다. Seaborn은 내부적으로 Matplotlib을 기반으로 동작하기 때문에, 별도의 복잡한 설정 없이 간단하게 플롯을 PNG, JPG, PDF 등 다양한 이미지 형식으로 저장할 수 있습니다.
구현 단계
- plt.rcParams를 사용해 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 자동으로 조정합니다.
- pandas DataFrame으로 2차원 표 형태의 데이터를 생성합니다.
- sns.pairplot()을 호출해 데이터셋 내 변수 간의 쌍별(pairwise) 관계를 시각화합니다.
- savefig() 메서드를 사용해 플롯을 지정한 파일명으로 저장합니다.
- 필요에 따라 show() 메서드로 화면에 그림을 출력할 수도 있습니다.
예제 코드
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"])
sns_pp = sns.pairplot(df)
sns_pp.savefig("sns-heatmap.png")실행 결과
위 코드를 실행하면 아래와 같이 변수 간 관계를 보여주는 pairplot이 생성되며, 프로젝트 폴더(작업 디렉터리)에 sns-heatmap.png라는 이름의 이미지 파일로 자동 저장됩니다.
추가 팁
savefig()는 다양한 옵션을 지원합니다. 예를 들어 dpi 파라미터를 사용해 해상도를 높일 수 있고(sns_pp.savefig("sns-heatmap.png", dpi=300)), bbox_inches='tight' 옵션을 추가하면 여백을 잘라내어 더 깔끔한 이미지를 얻을 수 있습니다. 저장 형식도 확장자만 바꾸면 .pdf, .svg, .jpg 등으로 손쉽게 변경할 수 있습니다.