머신러닝은 데이터로부터 모델을 만들어내고, 한 번도 접하지 못한 새로운 데이터에 대해서도 잘 일반화하도록 만드는 것이 핵심입니다. 머신러닝 모델에 입력되는 데이터는 시스템이 올바르게 이해할 수 있는 형태여야 하며, 그래야만 모델이 데이터를 해석하고 의미 있는 결과를 산출할 수 있습니다.
이 과정에서 데이터 시각화는 매우 중요한 단계입니다. 복잡한 계산을 수행하거나 숫자를 하나하나 살펴보지 않고도 데이터 안에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 직관적으로 파악할 수 있게 해주기 때문입니다.
seaborn은 데이터와 그래프의 스타일을 자유롭게 커스터마이징하고 제어할 수 있는 강력한 인터페이스를 제공합니다. 특히 despine 함수를 사용하면 콘솔에 데이터를 시각화할 때 배경 축 선(axis spine)을 간단히 제거할 수 있습니다. 아래 예제를 통해 배경 축 선을 제거하는 방법을 살펴보겠습니다.
예제 코드
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sin_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 14, 99)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .59) * (11 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("white")
print("The data is being plotted ")
sin_plot()
sb.despine()
plt.show()실행 결과
코드 설명
- 필요한 패키지인 numpy, matplotlib, seaborn을 임포트합니다.
- 사용자 정의 함수 sin_plot을 이용해 사인 곡선 형태의 입력 데이터를 생성합니다.
- set_style("white")로 배경 스타일을 흰색으로 지정합니다.
- despine 함수를 호출하여 플롯에서 배경 축 선을 제거합니다.
- plt.show()를 통해 최종 시각화 결과를 화면에 출력합니다.
참고로 despine 함수는 기본적으로 위쪽과 오른쪽 축 선을 제거하며, left=True 또는 bottom=True 옵션을 함께 사용하면 왼쪽·아래쪽 축 선까지 제거할 수 있습니다. 이를 활용하면 불필요한 요소 없이 더욱 미니멀하고 가독성 높은 그래프를 완성할 수 있습니다.