Seaborn의 heatmap() 메서드를 사용하면 10×10 크기의 랜덤 데이터셋을 기반으로 정사각형 형태의 히트맵(heat map)을 손쉽게 그릴 수 있습니다. 이 글에서는 Matplotlib와 Seaborn을 함께 활용해 색상으로 인코딩된 행렬 데이터를 시각화하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.
구현 단계
랜덤 데이터 생성: 최솟값 -1, 최댓값 10 범위를 갖는 10×10 크기의 난수 배열을 만듭니다.
히트맵 그리기: heatmap() 메서드에 데이터와 컬러맵(cmap) "twilight_r"을 지정하여 행렬 데이터를 색상 인코딩된 매트릭스로 시각화합니다.
그래프 출력: show() 메서드를 호출하여 완성된 그림을 화면에 표시합니다.
예제 코드
import numpy as np import seaborn as sn import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randint(low=-1, high=10, size=(10, 10)) hm = sn.heatmap(data=data, cmap="twilight_r") plt.show()
실행 결과
코드를 실행하면 아래 이미지와 같이 twilight_r 컬러맵이 적용된 정사각형 히트맵이 출력됩니다. 각 셀의 색상은 해당 위치의 값 크기를 직관적으로 보여주므로, 행렬 형태의 데이터 패턴을 한눈에 파악하는 데 유용합니다.
추가 팁
히트맵의 가독성을 높이고 싶다면 annot=True 옵션을 추가해 각 셀에 실제 값을 표시하거나, linewidths 파라미터로 셀 사이의 경계선을 조절할 수 있습니다. 또한 cbar 옵션을 통해 오른쪽에 표시되는 컬러바(colorbar)의 표시 여부도 자유롭게 설정할 수 있습니다.