안녕하세요! 오늘은 데이터 분석에서 정말 중요한 그래프 색상을 정리하는 포스팅을 진행하도록 하겠습니다.
데이터 분석에서 시각화는 정말 중요한데요.
똑같이 데이터 분석을 진행했다고 해도, 얼만큼 잘 표현할 수 있는지에 따라 굉장히 다른 평가를 받을 수 있습니다.
저도 실제로 회사에서 그래프 색상 사용 덕분에 보고서의 평가가 훨씬 좋았던 경험이 많았기 때문에 파이썬에서 사용할 수 있는 색상을 정리해보고자 합니다.
- 단일 색상
단일 색상을 이미 지정된 색상을 단일 알파벳으로 지정하는 것, 색상의 이름을 직접 지정하는 것으로 구분할 수 있습니다.
- 단일 색상 사용 예시
단일 색상인 lightskyblue와 lightcoral을 사용한 예시 입니다.
이 두 색은 제가 자주 사용하는 색 조합인데요!
두 개의 비교군을 보여줄 때 사용하는데, 눈이 아프지 않아 좋습니다.
plt.figure(figsize=(12, 8)) # 그래프 크기 설정
lineplot = sns.lineplot(x='a', y='b', hue='c', data=mini_data, palette=['lightskyblue', 'lightcoral'])
line_colors = {line.get_label(): line.get_color() for line in lineplot.lines}
line_color = {'A': 'deepskyblue', 'B': 'red'}
for name, group in mini_data.groupby('c') :
for x, y in zip(group['a'], group['b']):
if x%5 == 0 :
plt.text(x, y+1.1, f'{y:.1f}%', color=line_color[name], ha='right', va='bottom', fontsize=12, fontweight='bold')
plt.scatter(x, y, color=line_colors[name], s=70)
else :
plt.text(x, y+1.1, f'{y:.1f}%', color=line_color[name], ha='right', va='bottom', fontsize=8, fontweight='bold')
plt.scatter(x, y, color=line_colors[name], s=30)
- 컬러맵 (color map)
컬러맵은 색상의 분포를 의미합니다.
산점도나 하트맵 같이 단일 색상으로 정하기 어려운 그래프의 경우 컬러맵을 사용하는 경우가 많습니다.
- 컬러맵 사용 예시
컬러 맵인 Reds와 coolwarm을 사용한 예시 입니다.
개인적으로 히트맵은 Reds와 같이 비슷한 색상의 컬러 맵을 많이 사용하고, 워드클라우드 같이 데이터가 뚜렷하게 구분되어야 할 경우에는 다른 색상이 많은 컬러 맵을 사용하는 것 같아요!
plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.heatmap(df, annot=True, cmap='Reds', fmt='.2f', linewidths = 0.1,annot_kws={'size': 12}, cbar=False)
Naver = np.array(Image.open("./A.png"))
plt.figure(figsize=(30,30))
wc = WordCloud( relative_scaling=0.2,mask = Naver,
font_path="/Windows/Fonts/Cafe24Dangdanghae-v2.0.otf",
background_color="white",
min_font_size=1,
max_font_size=50,
max_words=100,
colormap = 'coolwarm'
).generate_from_frequencies(wordcloud_data)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()
그 외에도 컬러 맵을 리스트로 지정한 후 하나씩 단일 색상으로 사용할 수도 있습니다!
저는 개인적으로 Qualitative colormaps 같은 경우, 제가 눈으로 색상을 하나씩 확인할 수 있어서 해당 컬러맵은 단일 색상처럼 사용하는 경우도 자주 있는 것 같습니다.
# Pastel1 컬러맵 불러오기
cmap = plt.get_cmap('Pastel1')
# 여섯 번째 색상 선택
color = cmap(5)
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(categories, values, color=color, edgecolor='black')
plt.tight_layout()
plt.show()
여기까지 파이썬에서 사용할 수 있는 색상을 정리해보았습니다!
해당 색상을 잘 활용하여 보고서의 퀄리티를 높이는 시각화를 하시면 좋겠습니다:)
★읽어주셔서 감사합니다★
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