hossam.my_plot

hossam.my_plot

init

init(
    width=1280,
    height=640,
    rows=1,
    cols=1,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    grid=True,
    twinx=False,
)

그래프의 크기와 dpi를 설정하여 fig와 ax 객체를 반환하는 함수

Parameters:

Name	Type	Description	Default
- width		그래프의 가로 크기 (픽셀 단위)	required
- height		그래프의 세로 크기 (픽셀 단위)	required
- rows		그래프의 행 수	required
- cols		그래프의 열 수	required
- title		그래프의 제목 (기본값: None)	required
- xlabel		x축 레이블 (기본값: None)	required
- ylabel		y축 레이블 (기본값: None)	required
- grid		그래프에 그리드를 표시할지 여부 (기본값: True)	required
- twinx		y축이 2개인 그래프를 그릴 때, 두 번째 y축을 생성할지 여부 (기본값: False)	required

Returns:

Type	Description
	fig: 생성된 Figure 객체
	ax: 생성된 Axes 객체 또는 Axes 배열

Source code in hossam/my_plot.py

def init(width=1280, height=640, rows=1, cols=1, title=None, xlabel=None, ylabel=None, grid=True, twinx=False):
    """
    그래프의 크기와 dpi를 설정하여 fig와 ax 객체를 반환하는 함수

    Parameters:
        - width: 그래프의 가로 크기 (픽셀 단위)
        - height: 그래프의 세로 크기 (픽셀 단위)
        - rows: 그래프의 행 수
        - cols: 그래프의 열 수
        - title: 그래프의 제목 (기본값: None)
        - xlabel: x축 레이블 (기본값: None)
        - ylabel: y축 레이블 (기본값: None)
        - grid: 그래프에 그리드를 표시할지 여부 (기본값: True)
        - twinx: y축이 2개인 그래프를 그릴 때, 두 번째 y축을 생성할지 여부 (기본값: False)

    Returns:
        - fig: 생성된 Figure 객체
        - ax: 생성된 Axes 객체 또는 Axes 배열
    """
    my_figsize = ((width / 100) * cols, (height / 100) * rows)
    fig, ax = plt.subplots(rows, cols, figsize=my_figsize, dpi=200)

    if rows > 1 or cols > 1:
        ax = ax.flatten()  # 2차원 배열을 1차원으로 평탄화하여 반복 처리
        fig.suptitle(title, fontsize=32, fontweight=500)
        for a in ax:
            a.grid(grid, alpha=0.5)

    else:
        ax.grid(grid, alpha=0.5)

        if title:
            ax.set_title(title, fontsize=24, fontweight=500, pad=15)

        if xlabel:
            ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=16, fontweight=400, labelpad=5)

        if ylabel:
            ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=16, fontweight=400, labelpad=5)

    if twinx:
        ax_right = ax.twinx()
        ax = (ax, ax_right)

    return fig, ax

show

show(save_path=None)

그래프를 화면에 표시하는 함수

Parameters:

Name	Type	Description	Default
- grid		그리드를 표시할지 여부 (기본값: True)	required
- save_path		그래프를 저장할 파일 경로. None이면 저장하지 않음.	required

Source code in hossam/my_plot.py

def show(save_path=None):
    """
    그래프를 화면에 표시하는 함수

    Parameters:
        - grid: 그리드를 표시할지 여부 (기본값: True)
        - save_path: 그래프를 저장할 파일 경로. None이면 저장하지 않음.
    """
    if save_path:
        plt.savefig(save_path)

    plt.tight_layout()
    plt.show()
    plt.close()

pointplot

pointplot(
    data=None,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    order=None,
    hue_order=None,
    estimator="mean",
    errorbar="se",
    capsize=0.1,
    dodge=False,
    markers="o",
    linestyles="-",
    palette=None,
    color=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    legend_title=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

점 그래프(pointplot)를 그린다. 범주별 추정치(기본: 평균)와 오차범위를 점과 선으로 표현하므로 분산분석의 상호작용 플롯(interaction plot) 등에 활용한다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	None
x		x축 범주 컬럼명.	None
y		y축 값 컬럼명.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
order		x축 범주의 표시 순서.	None
hue_order		hue 범주의 표시 순서.	None
estimator		각 범주의 대표값 추정 방법 (기본 'mean').	'mean'
errorbar		오차범위 표현 방식 (예: 'se', 'sd', ('ci', 95)).	'se'
capsize		오차범위 막대 끝 모자의 크기.	0.1
dodge		hue별 점이 겹치지 않도록 좌우로 분리할지 여부 또는 분리 폭.	False
markers		점 마커 모양.	'o'
linestyles		선 스타일.	'-'
palette		색상 팔레트 이름.	None
color		단일 색상 (hue가 없을 때 사용).	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
legend_title		범례 제목 (hue가 있을 때 표시).	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def pointplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None,
              estimator="mean", errorbar="se", capsize=0.1, dodge=False,
              markers="o", linestyles="-", palette=None, color=None,
              title=None, xlabel=None, ylabel=None, legend_title=None,
              width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    점 그래프(pointplot)를 그린다. 범주별 추정치(기본: 평균)와 오차범위를 점과 선으로 표현하므로
    분산분석의 상호작용 플롯(interaction plot) 등에 활용한다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        order: x축 범주의 표시 순서.
        hue_order: hue 범주의 표시 순서.
        estimator: 각 범주의 대표값 추정 방법 (기본 'mean').
        errorbar: 오차범위 표현 방식 (예: 'se', 'sd', ('ci', 95)).
        capsize: 오차범위 막대 끝 모자의 크기.
        dodge: hue별 점이 겹치지 않도록 좌우로 분리할지 여부 또는 분리 폭.
        markers: 점 마커 모양.
        linestyles: 선 스타일.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        color: 단일 색상 (hue가 없을 때 사용).
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        legend_title: 범례 제목 (hue가 있을 때 표시).
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """
    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 점 그래프 그리기
    sb.pointplot(data=data, x=x, y=y, hue=hue, order=order, hue_order=hue_order,
                 estimator=estimator, errorbar=errorbar, capsize=capsize, dodge=dodge,
                 markers=markers, linestyles=linestyles, palette=palette, color=color, ax=ax)

    # 범례 제목 설정 (hue가 있을 때)
    if hue is not None and legend_title is not None:
        legend = ax.get_legend()
        if legend is not None:
            legend.set_title(legend_title)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

kdeplot

kdeplot(
    data=None,
    x=None,
    hue=None,
    meanline=False,
    clevel=0,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    fill=False,
    linewidth=2.0,
    palette=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

단변량 커널 밀도 그래프를 그린다. hue가 지정된 경우 범주별 평균선을 함께 표시한다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	None
x		x축 컬럼명 혹은 x축 값 시퀀스.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
meanline		평균선 표시 여부.	False
clevel		모평균 신뢰구간을 표시할 신뢰수준. 0이면 표시하지 않는다 (기본값: 0).	0
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
fill		면적 채우기 여부.	False
linewidth		선 굵기.	2.0
palette		색상 팔레트 이름.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def kdeplot(data=None, x=None, hue=None, meanline=False, clevel=0,
            title=None, xlabel=None, ylabel=None, fill=False, linewidth=2.0, palette=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    단변량 커널 밀도 그래프를 그린다. hue가 지정된 경우 범주별 평균선을 함께 표시한다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 컬럼명 혹은 x축 값 시퀀스.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        meanline: 평균선 표시 여부.
        clevel: 모평균 신뢰구간을 표시할 신뢰수준. 0이면 표시하지 않는다 (기본값: 0).
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        fill: 면적 채우기 여부.
        linewidth: 선 굵기.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 단변량 커널 밀도 그래프 그리기
    sb.kdeplot(data=data, x=x, fill=fill, hue=hue, linewidth=linewidth, palette=palette, ax=ax)

    # 신뢰구간 표시 (신뢰수준이 0이 아닌 경우에만)
    if clevel:
        ymin, ymax = ax.get_ylim()  # 그래프의 y축 범위 조회

        if hue is None:
            # 그래프에 적용된 팔레트의 첫 번째 색상을 따른다 (팔레트가 없으면 기본 파란색)
            color = sb.color_palette(palette)[0] if palette else '#0066ff'
            # 전체 데이터에 대한 신뢰구간 표시
            _draw_ci(ax, my_stats.ci(data, column=x, clevel=clevel), color, ymax)
        else:
            # hue 범주별로 신뢰구간 표시 (kdeplot이 그린 라인의 색상과 일치시킴)
            categories = list(data[hue].unique())
            # 팔레트에서 범주의 수에 맞는 색상값 추출
            colors = sb.color_palette(palette, n_colors=len(categories))

            # 각 범주에 대해 신뢰구간 표시
            for i, cat in enumerate(categories):
                cdata = data.loc[data[hue] == cat, x]
                _draw_ci(ax, my_stats.ci(cdata, clevel=clevel), colors[i], ymax)

        ax.set_ylim(ymin, ymax)  # y축 범위 유지

    # 평균선 표시
    if meanline:
        y_max = ax.get_ylim()[1]

        if hue is None:
            mv = data[x].mean()
            ax.axvline(x=mv, color='red', linestyle='--', linewidth=linewidth * 0.5)
            ax.text(x=mv + 0.05, y=y_max * 0.95, s=f'Mean: {mv:.2f}', color='red', fontsize=14, fontweight=500, ha='center')
        else:
            # hue 범주별 평균선 표시 (kdeplot이 그린 라인의 색상과 일치시킴)
            categories = list(data[hue].unique())

            # 팔레트에서 범주의 수에 맞는 색상값 추출
            colors = sb.color_palette(palette, n_colors=len(categories))

            # 각 범주에 대해 평균선 표시
            for i, cat in enumerate(categories):
                mv = data.loc[data[hue] == cat, x].mean()
                ax.axvline(x=mv, color=colors[i], linestyle='--', linewidth=linewidth * 0.5)
                ax.text(x=mv + 0.05, y=y_max * (0.95 - i * 0.07), s=f'{cat} Mean: {mv:.2f}', color=colors[i], fontsize=14, fontweight=500, ha='center')

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

histplot

histplot(
    data=None,
    x=None,
    bins="auto",
    hue=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    linewidth=1,
    palette=None,
    kde=False,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

히스토그램을 그린다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	None
x		히스토그램 대상 컬럼명.	None
bins		구간 수 또는 경계.	'auto'
hue		범주 컬럼명.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
linewidth		선 굵기.	1
palette		색상 팔레트 이름.	None
kde		커널 밀도 그래프 겹쳐 그릴지 여부.	False
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def histplot(data=None, x=None, bins="auto", hue=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None, 
            linewidth=1, palette=None, kde=False, width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    히스토그램을 그린다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: 히스토그램 대상 컬럼명.
        bins: 구간 수 또는 경계.
        hue: 범주 컬럼명.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        linewidth: 선 굵기.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        kde: 커널 밀도 그래프 겹쳐 그릴지 여부.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 구간 산정
    if isinstance(bins, int):
        hist, bins = np.histogram(data[x], bins=bins)
        bins = np.round(bins, 1)
        ax.set_xticks(bins, bins)
    elif isinstance(bins, (list, np.ndarray)):
        ax.set_xticks(bins, bins)

    # 히스토그램 그리기
    sb.histplot(data=data, x=x, hue=hue, linewidth=linewidth, palette=palette, kde=kde, bins=bins, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

boxplot

boxplot(
    data=None,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    orient=None,
    palette=None,
    order=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

상자그림(boxplot)을 그린다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	None
x		x축 범주 컬럼명.	None
y		y축 값 컬럼명.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
orient		상자그림 방향 (None, 'v' 또는 'h').	None
palette		색상 팔레트 이름.	None
order		상자그림 순서를 의미하는 연속형 자료형.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def boxplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, orient=None, palette=None, order=None,
            title=None, xlabel=None, ylabel=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    상자그림(boxplot)을 그린다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        orient: 상자그림 방향 (None, 'v' 또는 'h').
        palette: 색상 팔레트 이름.
        order: 상자그림 순서를 의미하는 연속형 자료형.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """
    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 범주축(세로형이면 x, 가로형이면 y)을 기준으로 hue 처리를 결정한다.
    #  - hue 없이 palette만 지정: 범주축을 hue로 삼아 범주별 색상을 적용
    #  - hue가 범주축과 동일(중복): 외부에서 hue=x 로 호출된 경우
    # 두 경우 모두 hue가 범주축과 같으므로, 상자가 쪼개지지(dodge) 않게 끄고 범례도 숨긴다.
    cat_axis = x if orient != "h" else y
    dodge = "auto"
    legend = "auto"
    if hue is None and palette is not None:
        hue = cat_axis
        dodge = False
        legend = False
    elif hue is not None and hue == cat_axis:
        dodge = False
        legend = False

    # 상자그림 그리기
    sb.boxplot(data=data, x=x, y=y, hue=hue, orient=orient, palette=palette,
               order=order, dodge=dodge, legend=legend, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

violinplot

violinplot(
    data=None,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    orient=None,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

바이올린 플롯을 그린다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	None
x		x축 범주 컬럼명.	None
y		y축 값 컬럼명.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
orient		바이올린 플롯 방향 (None, 'v' 또는 'h').	None
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def violinplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, orient=None,      
               palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
               width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    바이올린 플롯을 그린다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        orient: 바이올린 플롯 방향 (None, 'v' 또는 'h').
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """
    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # hue가 범주축(세로형=x, 가로형=y)과 같아지는 경우(palette만 지정 / 외부에서 hue=x 전달)
    # 분포가 쪼개지지(dodge) 않도록 끄고 범례도 숨긴다.
    cat_axis = x if orient != "h" else y
    dodge = "auto"
    legend = "auto"
    if hue is None and palette is not None:
        hue = cat_axis
        dodge = False
        legend = False
    elif hue is not None and hue == cat_axis:
        dodge = False
        legend = False

    # 바이올린 플롯 그리기
    sb.violinplot(data=data, x=x, y=y, hue=hue, orient=orient, palette=palette,
                  dodge=dodge, legend=legend, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

heatmap

heatmap(
    data=None,
    annot=True,
    fmt="0.2f",
    linewidths=0.5,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

히트맵을 그린다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).	None
annot		셀에 값 표시 여부.	True
fmt		셀에 표시할 값의 형식.	'0.2f'
linewidths		셀 간격 선 두께.	0.5
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def heatmap(data=None, annot=True, fmt="0.2f", linewidths=0.5,
            palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    히트맵을 그린다.

    Args:
        data: 시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).
        annot: 셀에 값 표시 여부.
        fmt: 셀에 표시할 값의 형식.
        linewidths: 셀 간격 선 두께.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 그리드 제거
    ax.grid(False)

    # 히트맵 그리기
    sb.heatmap(data=data, annot=annot, fmt=fmt, linewidths=linewidths, cmap=palette, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

barplot

barplot(
    data=None,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    estimator=np.mean,
    order=None,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

막대그래프를 그린다

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).	None
x		x축 범주 컬럼명.	None
y		y축 값 컬럼명.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
estimator		막대 높이 계산 함수 (기본값: np.mean).	mean
order		정렬 순서를 의미하는 연속형 자료형.	None
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def barplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, estimator=np.mean,
            order=None, palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    막대그래프를 그린다

    Args:
        data: 시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        estimator: 막대 높이 계산 함수 (기본값: np.mean).
        order: 정렬 순서를 의미하는 연속형 자료형.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # hue가 범주축(x, 없으면 y)과 같아지는 경우(palette만 지정 / 외부에서 hue=x 전달)
    # 막대가 쪼개지지(dodge) 않도록 끄고 범례도 숨긴다.
    cat_axis = x if x is not None else y
    dodge = "auto"
    legend = "auto"
    if hue is None and palette is not None:
        hue = cat_axis
        dodge = False
        legend = False
    elif hue is not None and hue == cat_axis:
        dodge = False
        legend = False

    # 막대그래프 그리기
    sb.barplot(data=data, x=x, y=y, hue=hue, estimator=estimator, order=order,
               palette=palette, dodge=dodge, legend=legend, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

countplot

countplot(
    data=None,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    order=None,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

빈도 그래프를 그린다

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).	None
x		x축 범주 컬럼명.	None
y		y축 값 컬럼명.	None
hue		범주 구분 컬럼명.	None
order		정렬 순서를 의미하는 연속형 자료형.	None
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def countplot(data=None, x=None, y=None, hue=None, order=None,
            palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    빈도 그래프를 그린다

    Args:
        data: 시각화할 데이터 (2차원 배열 또는 DataFrame).
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        order: 정렬 순서를 의미하는 연속형 자료형.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # hue가 범주축(x, 없으면 y)과 같아지는 경우(palette만 지정 / 외부에서 hue=x 전달)
    # 막대가 쪼개지지(dodge) 않도록 끄고 범례도 숨긴다.
    cat_axis = x if x is not None else y
    dodge = "auto"
    legend = "auto"
    if hue is None and palette is not None:
        hue = cat_axis
        dodge = False
        legend = False
    elif hue is not None and hue == cat_axis:
        dodge = False
        legend = False

    # 빈도 그래프 그리기
    sb.countplot(data=data, x=x, y=y, hue=hue, order=order, palette=palette,
                 dodge=dodge, legend=legend, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

pieplot

pieplot(
    x,
    labels,
    autopct="%0.1f%%",
    startangle=90,
    counterclock=False,
    explode=None,
    donutchart=False,
    wedge_width=0.7,
    wedge_color="#ffffff",
    wedge_linewidth=3,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

파이 그래프 혹은 도넛 그래프를 그린다

Parameters:

Name	Type	Description	Default
x		x축 범주 컬럼명.	required
labels		파이 조각에 대한 라벨.	required
autopct		퍼센트 표시 형식.	'%0.1f%%'
startangle		시작 각도.	90
counterclock		시계 반대 방향으로 그릴지 여부.	False
explode		조각 간격.	None
donutchart		도넛 차트 여부.	False
wedge_width		도넛 차트일 때 조각 너비 비율.	0.7
wedge_color		도넛 차트일 때 조각 사이 경계선 색상.	'#ffffff'
wedge_linewidth		도넛 차트일 때 조각 사이 경계선 굵기.	3
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def pieplot(x, labels, autopct="%0.1f%%", startangle=90, counterclock=False, 
            explode=None, donutchart=False, 
            wedge_width=0.7, wedge_color="#ffffff", wedge_linewidth=3,
            palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
            width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    파이 그래프 혹은 도넛 그래프를 그린다

    Args:
        x: x축 범주 컬럼명.
        labels: 파이 조각에 대한 라벨.
        autopct: 퍼센트 표시 형식.
        startangle: 시작 각도.
        counterclock: 시계 반대 방향으로 그릴지 여부.
        explode: 조각 간격.
        donutchart: 도넛 차트 여부.
        wedge_width: 도넛 차트일 때 조각 너비 비율.
        wedge_color: 도넛 차트일 때 조각 사이 경계선 색상.
        wedge_linewidth: 도넛 차트일 때 조각 사이 경계선 굵기.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """

    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 색상값을 팔레트로부터 추출
    color_list = None
    if palette:
        color_list = sb.color_palette(palette, n_colors=len(labels))

    # 도넛 그래프 그리기 옵션 생성
    wedgeprops = None
    if donutchart:
        wedgeprops={"width": wedge_width, "edgecolor": wedge_color, "linewidth": wedge_linewidth}

    # 파이 그래프 그리기
    ax.pie(x, labels=labels, autopct=autopct, startangle=startangle, 
          counterclock=counterclock, explode=explode, colors=color_list, 
          wedgeprops=wedgeprops)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

stackplot

stackplot(
    data,
    x,
    y,
    hue,
    aggfunc=np.sum,
    orient="v",
    ratio=False,
    text=True,
    text_color="#ffffff",
    text_fontsize=12,
    text_format=None,
    palette=None,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

누적 막대그래프를 그린다

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	required
x		x축 범주 컬럼명.	required
y		y축 값 컬럼명.	required
hue		범주 구분 컬럼명.	required
aggfunc		누적할 값 계산 함수 (기본값: np.sum).	sum
orient		막대 방향 ('v' 또는 'h').	'v'
ratio		누적값을 비율로 표시할지 여부.	False
text		누적값 텍스트 표시 여부.	True
text_color		누적값 텍스트 색상.	'#ffffff'
text_fontsize		누적값 텍스트 폰트 크기.	12
palette		색상 팔레트 이름.	None
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def stackplot(data, x, y, hue, aggfunc=np.sum, orient='v', ratio=False,
              text=True, text_color="#ffffff", text_fontsize=12, text_format=None,
              palette=None, title=None, xlabel=None, ylabel=None,
              width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    누적 막대그래프를 그린다

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 범주 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        aggfunc: 누적할 값 계산 함수 (기본값: np.sum).
        orient: 막대 방향 ('v' 또는 'h').
        ratio: 누적값을 비율로 표시할지 여부.
        text: 누적값 텍스트 표시 여부.
        text_color: 누적값 텍스트 색상.
        text_fontsize: 누적값 텍스트 폰트 크기.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """
    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 데이터 피벗팅 (fill_value=0 --> 결측치를 0으로 채움)후 인덱스를 문자열 카테고리로 변환
    df = pivot_table(data=data, index=x, values=y, columns=hue, aggfunc=aggfunc, fill_value=0)
    df.index = df.index.astype("str").astype("category")

    # 누적값을 비율로 변환하는 경우
    if ratio:
        if text_format is None:                     # 텍스트 포멧이 없다면 강제 지정
            text_format = "{:.1f}%"

        df['sum'] = df.sum(axis=1)                  # 각 행의 합 계산하여 'sum' 열에 저장

        for col in df.columns:                      # 각 열에 대해 누적값을 비율로 변환
            df[col] = df[col] / df['sum'] * 100

        df.drop(columns='sum', inplace=True)        # 'sum' 열 제거

        if orient == 'v':                           # 그래프 방향에 따라 축 범위 설정
            ax.set_ylim(0, 100)
        else:
            ax.set_xlim(0, 100)
    else:
        if text_format is None:                     # 텍스트 포멧이 없다면 강제 지정
            text_format = "{:.1f}"

    # 색상값 생성하기
    color_list = None
    if palette is not None:
        color_list = sb.color_palette(palette, n_colors=len(df.columns))

    # 피벗테이블의 각 열에 대해 누적 막대그래프 그리기
    for i, col in enumerate(df.columns):
        color = None

        if color_list is not None:
            color = color_list[i]

        if orient == 'v':
            ax.bar(df.index, df[col], bottom=df.iloc[:, :i].sum(axis=1), color=color, label=col)
        else:
            ax.barh(df.index, df[col], left=df.iloc[:, :i].sum(axis=1), color=color, label=col)

        # 누적값 텍스트 표시
        if text:
            for j, val in enumerate(df[col]):
                if val == 0:  # 누적값이 0인 경우 텍스트 표시하지 않음
                    continue

                if orient == 'v':
                    ax.text(x=j, y=df.iloc[j, :i].sum() + val / 2, 
                            s=text_format.format(val), ha='center', va='center', 
                            color=text_color, fontsize=text_fontsize)
                else:
                    ax.text(x=df.iloc[j, :i].sum() + val / 2, y=j, 
                            s=text_format.format(val), ha='center', va='center', 
                            color=text_color, fontsize=text_fontsize)

    # 범례 표시
    ax.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)   

scatterplot

scatterplot(
    data,
    x,
    y,
    hue=None,
    marker="o",
    color=None,
    size=100,
    edgecolor="#ffffff",
    linewidth=1.5,
    alpha=1,
    palette="tab10",
    outline=True,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
    ax=None,
)

산점도를 그린다

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	required
x		x축 값 컬럼명.	required
y		y축 값 컬럼명.	required
hue		범주 구분 컬럼명.	None
marker		마커 모양 (기본값: "o").	'o'
color		마커 색상 (hue가 None일 때 적용).	None
size		마커 크기 (기본값: 100).	100
edgecolor		마커 테두리 색상 (기본값: "#ffffff").	'#ffffff'
linewidth		마커 테두리 두께 (기본값: 1.5).	1.5
alpha		마커 투명도 (0~1, 기본값: 1).	1
palette		색상 팔레트 이름.	'tab10'
outline		ConvexHull로 외곽선 그릴지 여부. hue가 지정되었을 때만 작동 (기본값: True).	True
title		그래프 제목.	None
xlabel		x축 레이블.	None
ylabel		y축 레이블.	None
width		캔버스 가로 픽셀.	1280
height		캔버스 세로 픽셀.	640
save_path		이미지 저장 경로.	None
ax		그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def scatterplot(data, x, y, hue=None, marker="o", color=None, size=100, edgecolor="#ffffff", 
                linewidth=1.5, alpha=1, palette="tab10", outline=True,
                title=None, xlabel=None, ylabel=None, 
                width=1280, height=640, save_path=None, ax=None):
    """
    산점도를 그린다

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 값 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        marker: 마커 모양 (기본값: "o").
        color: 마커 색상 (hue가 None일 때 적용).
        size: 마커 크기 (기본값: 100).
        edgecolor: 마커 테두리 색상 (기본값: "#ffffff").
        linewidth: 마커 테두리 두께 (기본값: 1.5).
        alpha: 마커 투명도 (0~1, 기본값: 1).
        palette: 색상 팔레트 이름.
        outline: ConvexHull로 외곽선 그릴지 여부. hue가 지정되었을 때만 작동 (기본값: True).
        title: 그래프 제목.
        xlabel: x축 레이블.
        ylabel: y축 레이블.
        width: 캔버스 가로 픽셀.
        height: 캔버스 세로 픽셀.
        save_path: 이미지 저장 경로.
        ax: 그래프를 그릴 Axes 객체. None이면 init 함수로 새로 생성.
    """
    # 그래프 초기화
    fig = None
    if ax is None:
        fig, ax = init(width=width, height=height, title=title, xlabel=xlabel, ylabel=ylabel)

    # 군집을 구분할 분류값이 없다면 palette 옵션이 무의미하므로 None으로 설정
    if hue == None:
        if color is None and palette is not None:
            color = sb.color_palette(palette)[0]

        palette = None
    else:
        color = None

    # 산점도 그리기
    sb.scatterplot(data=data, x=x, y=y,
                   hue=hue,             # 군집을 구분할 분류값이 있는 컬럼명
                   color=color,         # 마커 색상
                   palette=palette,     # 색상 팔레트 설정
                   marker=marker,       # 마커 모양
                   s=size,              # 마커 크기 (기본값=100)
                   edgecolor=edgecolor, # 마커 테두리 색상
                   linewidth=linewidth, # 마커 테두리 두께
                   alpha=alpha,         # 마커 투명도
                   ax=ax)               # 그래프를 그릴 Axes 객체

    # 외곽선 그리기
    if outline and hue is not None:
        plot_hull(data=data, x=x, y=y, hue=hue, palette=palette, ax=ax)

    # 그래프 표시
    if fig is not None:
        show(save_path=save_path)

plot_hull

plot_hull(data, x, y, hue, palette, ax)

ConvexHull을 이용하여 각 군집의 외곽선을 그리는 함수

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data		시각화할 데이터.	required
x		x축 값 컬럼명.	required
y		y축 값 컬럼명.	required
hue		범주 구분 컬럼명.	required
palette		색상 팔레트 이름.	required
ax		ConvexHull로 외곽선을 그릴 Axes 객체.	required

Source code in hossam/my_plot.py

def plot_hull(data, x, y, hue, palette, ax):
    """
    ConvexHull을 이용하여 각 군집의 외곽선을 그리는 함수

    Args:
        data: 시각화할 데이터.
        x: x축 값 컬럼명.
        y: y축 값 컬럼명.
        hue: 범주 구분 컬럼명.
        palette: 색상 팔레트 이름.
        ax: ConvexHull로 외곽선을 그릴 Axes 객체.
    """

    # 데이터의 군집 종류 얻기
    classes = sorted(list(data[hue].unique()))

    # 각 클래스에 대하여 반복 수행
    for i, v in enumerate(classes):
        # 현재 클래스에 해당하는 데이터 포인트 추출
        df_c = data.loc[data[hue] == v, [x, y]]

        # ConvexHull은 3개 이상의 점이 필요하므로, 데이터 포인트가 3개 미만인 경우 중단해야 함
        if len(df_c) < 3:
            continue

        hull = ConvexHull(df_c)
        points = np.append(hull.vertices, hull.vertices[0])

        # 현재 클래스에 적용될 색상값 생성
        color = sb.color_palette(palette)[i]

        # points를 index로 하는 데이터 포인트를 선과 면으로 표시
        ax.plot(df_c.iloc[points, 0], df_c.iloc[points, 1], linewidth=1, linestyle=":", color=color)
        ax.fill(df_c.iloc[points, 0], df_c.iloc[points, 1], alpha=0.1, color=color)

lmplot

lmplot(
    data,
    x,
    y,
    hue=None,
    palette=None,
    col=None,
    row=None,
    markers="o",
    scatter_edgecolor="#ffffff",
    scatter_linewidths=1,
    scatter_size=50,
    scatter_alpha=0.8,
    linestyle="-",
    linecolor=None,
    linewidth=2,
    title=None,
    xlabel=None,
    ylabel=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
)

seaborn lmplot으로 산점도 그래프와 회귀선을 시각화 한다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data	DataFrame	시각화할 데이터.	required
x	str	독립변수 컬럼.	required
y	str	종속변수 컬럼.	required
hue	str | None	범주 컬럼.	None
palette	str | None	팔레트 이름.	None
col	str | None	열 패싯 컬럼.	None
row	str | None	행 패싯 컬럼.	None
markers	str | list[str]	산점도 점 모양.	'o'
scatter_edgecolor	str | None	산점도 점 외곽선 색상.	'#ffffff'
scatter_linewidths	float	산점도 점 외곽선 굵기	1
scatter_size	int	산점도 점 크기.	50
scatter_alpha	float	산점도 점 투명도.	0.8
linestyle	str	회귀선 스타일.	'-'
linecolor	str | None	회귀선 색상.	None
linewidth	float	회귀선 굵기.	2
title	str | None	그래프 제목.	None
xlabel	str | None	x축 레이블.	None
ylabel	str | None	y축 레이블.	None
width	int	캔버스 가로 픽셀.	1280
height	int	캔버스 세로 픽셀.	640
save_path	str | None	이미지 저장 경로. None이면 화면에 표시.	None

Returns:

Type	Description
	None

Source code in hossam/my_plot.py

def lmplot(data, x, y, hue=None, palette=None, col=None, row=None, markers="o",
    scatter_edgecolor="#ffffff", scatter_linewidths=1, scatter_size=50, 
    scatter_alpha= 0.8, linestyle="-", linecolor=None, linewidth= 2,
    title= None, xlabel= None, ylabel= None, width=1280, height=640,
    save_path= None):
    """
    seaborn lmplot으로 산점도 그래프와 회귀선을 시각화 한다.

    Args:
        data (DataFrame): 시각화할 데이터.
        x (str): 독립변수 컬럼.
        y (str): 종속변수 컬럼.
        hue (str|None): 범주 컬럼.
        palette (str|None): 팔레트 이름.
        col (str|None): 열 패싯 컬럼.
        row (str|None): 행 패싯 컬럼.
        markers (str|list[str]): 산점도 점 모양.
        scatter_edgecolor (str|None): 산점도 점 외곽선 색상.
        scatter_linewidths (float): 산점도 점 외곽선 굵기
        scatter_size (int): 산점도 점 크기.
        scatter_alpha (float): 산점도 점 투명도.
        linestyle (str): 회귀선 스타일.
        linecolor (str|None): 회귀선 색상.
        linewidth (float): 회귀선 굵기.
        title (str|None): 그래프 제목.
        xlabel (str|None): x축 레이블.
        ylabel (str|None): y축 레이블.
        width (int): 캔버스 가로 픽셀.
        height (int): 캔버스 세로 픽셀.
        save_path (str|None): 이미지 저장 경로. None이면 화면에 표시.

    Returns:
        None
    """
    # 1) 그래프 초기화
    w = width / 100             # 가로 크기
    h = height / 100            # 세로 크기
    my_dpi = 200                # 해상도 설정

    # hue가 지정되지 않았는데 palette와 linecolor가 지정된 경우, 무의미하므로 None으로 설정
    if not hue and palette:
        palette = None
        linecolor = None

    # 2) lmplot 그리기
    g = sb.lmplot(data=data, x=x,  y=y, 
                height=h,            # 그래프의 높이
                aspect=w/h,          # 그래프의 가로 세로 비율 (width/height)
                hue=hue,             # 종별로 색상 구분
                col=col,             # 열 분할
                row=row,             # 행 분할
                legend=False,        # 범례 제거 (그래프와 겹치기 때문에 수동 설정 권장)
                markers=markers,     # 마커 모양 개수가 범주의 수와 일치하도록 설정
                palette=palette,     # 색상 팔레트 설정 가능함
                scatter_kws={
                        "edgecolor": scatter_edgecolor,
                        "linewidths": scatter_linewidths,
                        "s": scatter_size,
                        "alpha": scatter_alpha
                },
                line_kws={
                        "linestyle": linestyle,
                        "color": linecolor,
                        "linewidth": linewidth
                }
    )

    # 3) 그래프 설정 및 표시
    g.fig.set_dpi(my_dpi)
    g.fig.set_tight_layout(True)

    if title:
        g.fig.suptitle(title, fontsize=24, fontweight=500, y=1)

    for x in g.axes.flatten():
        x.grid(True, alpha=0.5)
        x.set_axisbelow(True)

        if xlabel:
            x.set_xlabel(xlabel, fontsize=16, fontweight=400, labelpad=5)

        if ylabel:
            x.set_ylabel(ylabel, fontsize=16, fontweight=400, labelpad=5)

        if hue is not None:
            x.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left') # 범례 위치 조정

    show(save_path=save_path)

pairplot

pairplot(
    data,
    x=None,
    y=None,
    hue=None,
    palette=None,
    diag_kind="kde",
    reg=False,
    markers="o",
    scatter_size=20,
    scatter_alpha=0.8,
    linecolor=None,
    linewidth=1.5,
    linestyle="-",
    title=None,
    width=1280,
    height=640,
    save_path=None,
)

산점도 행렬 시각화

Parameters:

Name	Type	Description	Default
data	DataFrame	시각화할 데이터.	required
x	str | list[str] | None	대상 컬럼명 혹은 컬럼명 리스트	None
y	str | list[str] | None	대상 컬럼명 혹은 컬럼명 리스트	None
hue	str | None	범주 컬럼명.	None
palette	str | None	팔레트 이름.	None
diag_kind	str	대각선에 표시할 그래프 종류. 'hist' 또는 'kde'.	'kde'
reg	bool	회귀선 표시 여부.	False
markers	str | list[str]	산점도 점 모양.	'o'
scatter_size	int	산점도 점 크기.	20
scatter_alpha	float	산점도 점 투명도.	0.8
linecolor	str | None	회귀선 색상.	None
linewidth	float	회귀선 굵기.	1.5
linestyle	str	회귀선 스타일.	'-'
title	str | None	그래프 제목.	None
width	int	캔버스 가로 픽셀.	1280
height	int	캔버스 세로 픽셀.	640
save_path	str | None	이미지 저장 경로. None이면 화면에 표시.	None

Source code in hossam/my_plot.py

def pairplot(data, x=None, y=None, hue=None, palette=None, diag_kind="kde", reg=False, 
             markers="o", scatter_size=20, scatter_alpha=0.8, 
             linecolor=None, linewidth=1.5, linestyle="-",
             title=None, width=1280, height=640, save_path=None):
    """
    산점도 행렬 시각화

    Args:
        data (DataFrame): 시각화할 데이터.
        x (str|list[str]|None): 대상 컬럼명 혹은 컬럼명 리스트
        y (str|list[str]|None): 대상 컬럼명 혹은 컬럼명 리스트
        hue (str|None): 범주 컬럼명.
        palette (str|None): 팔레트 이름.
        diag_kind (str): 대각선에 표시할 그래프 종류. 'hist' 또는 'kde'.
        reg (bool): 회귀선 표시 여부.
        markers (str|list[str]): 산점도 점 모양.
        scatter_size (int): 산점도 점 크기.
        scatter_alpha (float): 산점도 점 투명도.
        linecolor (str|None): 회귀선 색상.
        linewidth (float): 회귀선 굵기.
        linestyle (str): 회귀선 스타일.
        title (str|None): 그래프 제목.
        width (int): 캔버스 가로 픽셀.
        height (int): 캔버스 세로 픽셀.
        save_path (str|None): 이미지 저장 경로. None이면 화면에 표시.
    """
    # 1) 그래프 초기화
    figsize = (width / 100, height / 100)

    # hue가 지정되지 않았는데 palette와 linecolor가 지정된 경우, 무의미하므로 None으로 설정
    if not hue and palette:
        palette = None

    # 회귀선의 표시 여부에 따라서 plot_kws 분기
    if reg:
        plot_kws = {
            "scatter_kws": { "s": scatter_size, "alpha": scatter_alpha},
            "line_kws": { "color": linecolor, "linewidth": linewidth, "linestyle": linestyle}
        }
    else:
        plot_kws = { "s": scatter_size, "alpha": scatter_alpha }

    # 2) pairplot 그리기
    g = sb.pairplot(data=data, hue=hue, markers=markers, palette=palette,
                    kind="reg" if reg else "scatter", 
                    diag_kind=diag_kind, plot_kws=plot_kws)

    g.fig.set_dpi(200)
    g.fig.set_figwidth(figsize[0])
    g.fig.set_figheight(figsize[1])

    if title:
        g.fig.suptitle(title, fontsize=24, fontweight='bold')

    # 3) 개별 그래프 설정 및 화면 출력
    for ax in g.axes.flatten():
        ax.set_axisbelow(True)    # 격자를 그래프 뒤로 이동
        ax.grid(True, alpha=0.5)  # 격자 추가

    show(save_path)               # 화면 출력