seaborn.lineplot(data=None,*,x=None,y=None,hue=None,size=None,style=None,units=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm=None,sizes=None,size_order=None,size_norm=None,dashes=True,markers=None,style_order=None,estimator='mean',errorbar=('ci',95),n_boot=1000,seed=None,orient='x',sor...
seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, dashes=True, markers=None, style_order=None, units=None, estimator='mean', ci=95, n_boot=1000, sort=True, err...
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。我们可以使用Seaborn的线图来可视化每月销售额的变化趋势。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", ...
sns.lineplot(x = None, y = None, hue = None, size = None, style = None, data = None, palette = None, hue_order = None, hue_norm = None, sizes = None, size_order = None, size_norm = None, dashes = True, markers = None, style_order = None, units = None, estimator = ...
lineplot() 绘制与时间相关性的线图。 sns.lineplot( x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, dashes=True, markers=None, style_order=None, units=None, estimator='mean', ci=...
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置Seaborn风格sns.set_style("whitegrid")# 绘制折线图sns.lineplot(x='Date',y='Value',data=df,markers=True,ci=None)# 显示数值forindex,rowindf.iterrows():plt.text(row['Date'],row['Value'],row['Value'],color='black',ha="center")plt.show...
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri) #阴影是默认的置信区间,可设置ci将其去掉 例2: ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="event",style="event",markers=True,dashes=False,data=fmri) #markers=True,表示使用不同的标记 ...
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal",hue="event", style="event", markers=True, dashes=False) 、 relplot(关系图) 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...
sns.lineplot(x='petal_length',y='petal_width',data=data) 5、小提琴图 小提琴图可以表示数据的密度,数据的密度越大的区域越胖。“小提琴”形状表示数据的核密度估计,每个点的形状宽度表示该点的数据密度。 sns.violinplot(x='species',y='petal_length',data=data,hue='species') ...
lineplot 折线图 Categorical plots 分类图表 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 stripplot 分类散点图 swarmplot 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot 箱图 violinplot 小提琴图 boxenplot 增强箱图 ...