[데이터시각화] 파이썬 seaborn : lmplot()으로 최적합 선형 회귀선이 있는 산점도 시각화, 고유값 간 선형관계 비교하기

seaborm의 lmplot은 산점도와 함께 선택한 변수 값에 가장 적합한 라인이 함께 표시되는 그래프를 출력한다. 그래서 이 그래프로 2개의 변수가 서로 어떻게 변하는지를 이해할 수 있게 한다. 예제로 seaborn의 다이아몬드 데이터셋을 활용하겠다. dia = sns.load_dataset('diamonds') dia.head() out : dia.info() out : >> 총 53940개의 행과 10개의 컬럼으로 이루어진 데이터셋이다. 앞으로 데이터 시각화 포스팅에 이 데이터셋을 많이 활용하려고 한다. 나는 다이아몬드 데이터셋의 여러 변수 중 캐럿의 수치와 가격 간의 상관관계를 알아보고 싶다는 가정 하에 lmplot의 매개변수를 입력해주었다. sns.lmplot(x='carat', y='price', data=dia, height=7, aspect=1.5, robust=True, palette='deep', scatter_kws=dict(s=70, linewidths=.7, ...

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