Seaborn学习02：折线图（多坐标）

1在Seabor中实现折线图有两种。一种是在relplot()函数中的kind参数设置line就可以，另一种是lineplot（）函数来可以直接实现折线图。通过relplot来实现
2
3import matplotlib.pyplot as plt
4import seaborn as sns
5
6# 数据集
7data = sns.load_dataset("fmri")
8print(data.head())
9# 绘画折线图
10sns.relplot(x="timepoint", y="signal", kind="line", data=data, ci=None)
11# 显示
12plt.show()

运行结果：

1subject  timepoint event    region    signal
20     s13         18  stim  parietal -0.017552
31      s5         14  stim  parietal -0.080883
42     s12         18  stim  parietal -0.081033
53     s11         18  stim  parietal -0.046134
64     s10         18  stim  parietal -0.037970

显示效果：

通过lineplot()函数来实现

1import matplotlib.pyplot as plt
2import seaborn as sns
3
4# 数据集
5data = sns.load_dataset("fmri")
6print(data.head())
7# 绘画折线图：
8sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=data, ci=95)
9# 显示
10plt.show()

运行结果是上面一样，如下是显示效果：

多坐标效果

1import matplotlib.pyplot as plt
2import seaborn as sns
3
4# 数据集
5data = sns.load_dataset("fmri")
6print(data.head())
7# 绘画折线图
8f, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(14, 6))
9sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=data, ci=95, ax=axes[0])
10sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event", data=data, ci=None, ax=axes[1])
11sns.relplot(x="timepoint", y="signal", data=data, ci=None, kind="line", ax=axes[2])
12plt.show()

显示效果：

通过relplot来实现