Seaborn은 「Matplotlib 위에 만들어진 통계 시각화 라이브러리」입니다.
Matplotlib보다 「더 예쁘고, 통계 차트에 특화되고, DataFrame과 자연스러운 결합」이 강점입니다.
기본 사용.
import seaborn as sns.
sns.scatterplot(data=df, x="age", y="income", hue="gender") — 한 줄로 산점도 + 색상으로 성별 구분.
Matplotlib에서 같은 일을 하려면 코드가 훨씬 길어집니다.
통계 특화 차트.
sns.histplot — 히스토그램(밀도 추정선 옵션).
sns.boxplot·violinplot — 상자·바이올린 그림(분포 시각화).
sns.heatmap — 상관관계 히트맵.
sns.pairplot — 모든 변수 쌍의 산점도(EDA에 결정적).
DataFrame 친화.
data=df, x="열이름", y="열이름" 형식.
컬럼 이름만 주면 자동으로 처리.
hue·size·style 옵션으로 추가 변수를 색상·크기·모양으로 표현 — 4차원 데이터를 2D 차트에 깔끔하게 담을 수 있습니다.
테마 — sns.set_theme(style="whitegrid")로 기본 시각적 테마.
"darkgrid", "white", "dark", "ticks" 옵션.
한 줄로 모든 차트의 외관을 통일합니다.
「내 차트가 갑자기 더 전문적으로 보이는」 경험을 합니다.
데이터 탐색·논문·발표 슬라이드의 사실상 표준 시각화 라이브러리입니다.
한 줄 요약
Seaborn은 Matplotlib 위에 만든 통계 시각화 라이브러리로, 더 예쁘고 DataFrame 친화적이며 boxplot·heatmap·pairplot 같은 통계 차트에 특화되어 있습니다.
더 알아볼 것
- sns.pairplot — EDA의 첫 도구
- FacetGrid — 다중 패널 차트
- seaborn vs matplotlib — 언제 무엇을
