用海底线图进行数据可视化
原文:https://www . geesforgeks . org/data-visualization-with-seaborn-line-plot/
先决条件:
以图形方式呈现数据以发出一些信息被称为数据可视化。它基本上是一个图像，帮助一个人解释数据代表什么，并详细研究它及其性质。逐行处理大规模数据是一项极其繁琐的任务，因此数据可视化是一种理想的选择。
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 库，用于数据可视化。它提供了一种以统计图形式呈现数据的媒介，作为一种提供信息和吸引人的媒介来传递一些信息。
装置
像任何其他 python 库一样，seaborn 可以使用 pip 轻松安装:
pip install seaborn
该库是 Anaconda 发行版的一部分，如果您的 IDE 受 Anaconda 支持，通常只需导入即可，但也可以通过以下命令安装:
conda install seaborn
单线图
单线图使用连接数据点的线在 x-y 轴上显示数据。为了获得图形，Seaborn 附带了一个内置函数来绘制一个名为 line plot()的线图。
语法:线图(x，y，数据)
哪里，
x–x 轴的数据变量
y-y 轴的数据变量
数据- 要绘制的数据
示例:
使用的数据集- 畅销书(图为亚马逊畅销书小说相关数据。)
Python 3
# import modules
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# import data
data = pd.read_csv("C:\\Users\\Vanshi\\Desktop\\gfg\\bestsellers.csv")
# selcting required rows and columns
data = data.iloc[2:10, :]
# plotting a single line graph
sn.lineplot(x="Year", y="User Rating", data=data)
# displaying the plot
plt.show()
输出:
设置不同的样式
还可以使用 seaborn 模块本身提供的 set()功能以不同的背景样式显示线图。
语法:
set()
属性:
- 上下文:绘制上下文参数
- 风格:定义风格
- 调色板:设置调色板
- 字体
- 字体大小:设置字体大小
- 颜色代码:如果设置为真，则调色板被激活，颜色的简写符号可以从调色板中重新映射。
- rc :超越上述参数的参数
示例:
使用的数据集- 累计(数据显示美国宇航局汇编的系外行星空间研究数据集。)
计算机编程语言
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_csv("C:\\Users\\Vanshi\\Desktop\\gfg\\cumulative.csv")
data = data.iloc[2:10, :]
sn.lineplot(x="kepid", y="koi_duration", data=data, hue="koi_score")
sn.set(style="darkgrid")
plt.show()
输出:
多线绘图
功能有时要求数据相互比较，在这种情况下，可以绘制多个图。多线图有助于区分数据，以便可以相对于其他数据来研究和理解数据。每个线图基本上遵循单线图的概念，但在屏幕上呈现的方式不同。每个数据的线图可以通过改变其颜色、线型、大小或所有列出的内容而变得不同，并且可以使用刻度来读取它。
根据颜色进行区分
lineplot(x、y、data、Hu)
其中，色调决定了数据应该基于哪个变量来显示
示例:
使用的数据集- 累计(数据显示 nasa 编制的系外行星空间研究数据集。)
Python 3
# import modules
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# import data
data = pd.read_csv("C:\\Users\\Vanshi\\Desktop\\gfg\\cumulative.csv")
# select required data
data = data.iloc[2:10, :]
# plot data with different color scheme
sn.lineplot(x="kepid", y="koi_period", data=data, hue="koi_score")
# display plot
plt.show()
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