We can also change the size of the marker in a Seaborn line plot by changing the value of the markersize parameter of the seaborn.lineplot(). Here is a code snippet showing how to use it. import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd s ...
线图(Line Plot): 线图是一种用于可视化数据随时间或连续变量而变化的图表类型。 通常,线图将一个或多个变量的值沿着X轴的时间或连续范围上的点连接起来,以显示趋势和模式。 在Seaborn中,可以使用seaborn.lineplot()函数创建线图。 示例: 假设我们有一个包含每月销售数据的数据集,其中包括销售额和月份。我们可以使...
1.relplot() 关系类图表的接口,其实是下面两种图的集成,通过指定kind参数可以画出下面的两种图。ep:kind='scatter',kind='line' 2.scatterplot() 散点图 3.lineplot()折线图 二.分类图表 1.catplot() 分类图表的接口,其实是下面八种图表的集成,,通过指定kind参数可以画出下面的八种图:kind='strip',kind='...
annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs, ) Docstring: Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This...
使用函数relplot,只需要切换relplot中的kind参数:kind="scatter"(默认,散点图);kind="line"(折线图) 使用scatterplot函数绘制散点图、使用lineplot函数绘制折线图 本文详细介绍第一种方式 ,使用函数relplot绘制散点图和折线图。seaborn.relplot是一种figure-level层面的函数(可以简单理解为可轻松绘制多个子图),另外一个...
plt.plot(x,y,c='red',lw=3,ls='--',marker='o',markersize=10,markeredgecolor='blue',markerfacecolor='black',label='Y=Sin(X)') 展示图例:loc参数表示图例的位置(upper、lower、left、right、center),fontsize表示字体大小,frameon表示是否有边框 ...
plt.plot(x,y,c='red',lw=3,ls='--',marker='o',markersize=10,markeredgecolor='blue',markerfacecolor='black',label='Y=Sin(X)') 展示图例:loc参数表示图例的位置(upper、lower、left、right、center),fontsize表示字体大小,frameon表示是否有边框 ...
Seaborn的relplot是一个用于绘制关系图的高级接口,它可以生成散点图(scatter plot)或线图(line plot)。relplot的核心优势在于它建立在FacetGrid之上,允许轻松创建多图布局以探索数据集中不同变量之间的关系。它是一个通用的关系图函数,能够根据需求显示不同类型的关系。
x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None) ''' #lmplot可以设置hue,进行多个类别的显示,而regplot是不支持的 sns.lmplot(x='用料数',y='评分',hue='难度',data=df, palette=sns.color_palette('Reds'),ci=None,markers=['*','o','+']) ...
# 添加参考线 add reference line # Plot sns.regplot( data=df, x="x", y="y", marker='o') # Annotation # 添加垂直参考线 plt.axvline(40, color='r'); # 添加水平参考系 plt.axhline(50, color='green'); 1. 2. 3. 4.