Python - Seaborn 데이터셋, 그래프 그리기

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
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Seaborn은 Matplotlib의 기능과 스타일을 확장한 파이썬 시각화 도구의 고급 버전
비교적 단순한 인터페이스 제공으로 어렵지 않다

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회귀선이 있는 산점도 

-sns.regplot()함수는 서로 다른 2개의 연속 변수 사이의 산점도를 그리고 선형회귀분석에 의한 회귀선을 함께 표시 
-fig_reg=False 옵션은 회귀선을 생략 

< 타이타닉 데이터셋 사용 > 

Seaborn 제공 타이타닉 데이터셋 가져오기(titanic 저장)

스타일 테마 설정 *(5가지 : darkgrid,whitegrid,dark,white,ticks)
sns.set_style('darkgrid')
그래프 객체 생성 (figure에 2개 서브 플롯 생성)
ax1에 그래프 그리기 - 선형 회귀선 표시(fit_reg = True)
ax2에 그래프 그리기 - 선형 회귀선 미표시(fit_reg = False)
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titanic = sns.load_dataset('titanic')
# Seaborn 제공 titanic 데이터 셋 사용

sns.set_style('white')
# 스타일 테마 설정
# fig = plt.figure(figsize=(10,5))
# ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
# ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)

# #ax1 선형 회귀선 표시
# sns.regplot(x = 'age',
#            y = 'fare',
#            data = titanic,
#            ax = ax1,
#            fit_reg = True)

# #ax2 선형 회귀선 미표시
# sns.regplot(x = 'age',
#            y = 'fare',
#            data = titanic,
#            ax = ax2,
#            fit_reg = False)


# print(titanic)
# plt.show()

'''히스토그램 커널 밀도 그래프'''
# fig = plt.figure(figsize=(10,5))
# ax1 = fig.add_subplot(1,3,1)
# ax2 = fig.add_subplot(1,3,2)
# ax3 = fig.add_subplot(1,3,3)

# sns.distplot(titanic['fare'],ax = ax1)
# sns.distplot(titanic['fare'],ax = ax2,hist=False)
# sns.distplot(titanic['fare'],ax = ax3,kde=False)
# plt.show()

'''히트 맵

2개의 범주형 변수를 각각 x,y축에 넣고 데이터를 매트릭스 형태로 분류 
데이터프레임을 피벗테이블로 정리할 때 한 변수를 행 인덱스, 나머지 변수를 열 이름으로 설정 
aggfunc='size' 옵션은 데이터 값을 크기를 기준으로 집계 한다는 뜻 

-table =titanic.pivot_table(index=['sex'],columns=['class'],aggfunc='size')
-heatmap()
-데이터 프레임, 데이터 값 표시 여부, 정수형 포맷, 컬러맵,구분선, 컬러바 표시 여부 
'''

table =titanic.pivot_table(index=['sex'],columns=['class'],aggfunc='size')
sns.heatmap(data=table,annot=True,fmt='d',linewidths=1,cbar=False,cmap='Pastel2')
plt.show()