Python seaborn.lineplot()用法及代碼示例

Seaborn是基於matplotlib的Python數據可視化庫。它提供了用於繪製引人入勝且內容豐富的統計圖形的高級接口。顏色脫穎而出，各層完美地融合在一起，輪廓貫穿整個流程，整個包裝不僅具有良好的美學品質，而且還為我們提供了有意義的見解。

seaborn.lineplot()

用幾種語義分組的可能性畫一條線圖。可以使用色相，大小和樣式參數針對數據的不同子集顯示x和y之間的關係。這些參數控製使用什麽視覺語義來標識不同的子集。通過使用所有三種語義類型，可以獨立顯示多達三個維度，但是這種情節樣式可能難以解釋，並且通常無效。使用冗餘語義(即同一變量的色相和樣式)有助於使圖形更易於訪問。

用法：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=95, n_boot=1000, sort=True, err_style=’band’, err_kws=None, legend=’brief’, ax=None, **kwargs,)

參數：

x，y：輸入數據變量；必須為數字。可以直接傳遞數據或引用數據中的列。

hue:將產生不同顏色線條的分組變量。可以是分類的也可以是數字的，盡管顏色映射在後一種情況下的行為會有所不同。

style:分組變量將產生帶有不同破折號和/或標記的線。可以具有數字dtype，但始終將其視為類別。

data:整潔(“long-form”)數據幀，其中每一列都是變量，每一行都是觀察值。

markers:確定如何繪製樣式變量不同級別的標記的對象。

legend:如何繪製圖例。如果為“brief”，則數字“色相”和“大小”變量將以均勻間隔的值的樣本表示。

下麵是一些例子上述方法的實現：

範例1：

Python3

# importing packages 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# loading dataset 
data = sns.load_dataset("iris") 
  
# draw lineplot 
sns.lineplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data) 
plt.show()

輸出：

範例2：

Python3

# importing packages 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# loading dataset 
data = sns.load_dataset("tips") 
  
# draw lineplot 
# hue by sex 
# style to hue 
sns.lineplot(x="total_bill", y="size", 
             hue="sex", style="sex", 
             data=data) 
  
plt.show()

輸出：

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注：本文由純淨天空篩選整理自deepanshu_rustagi大神的英文原創作品 seaborn.lineplot() method in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。