折线图简介

Seaborn 数据可视化入门

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什么是折线图？

两类关系图：散点图和折线图

散点图

每个点是独立观测

折线图

每个点表示同一对象，通常按时间跟踪

股票价格随时间的折线图

空气污染数据

城市内多处监测站
采集二氧化氮浓度样本

空气污染数据前五行

散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="scatter")

plt.show()

平均二氧化氮随时间的散点图

折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="line")

plt.show()

平均二氧化氮随时间的折线图

按地点分组

按地点的空气污染数据前五行

按地点分组

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line",
            style="location", 
            hue="location")

plt.show()

各区域平均二氧化氮随时间的折线图

添加标记

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True)

plt.show()

添加标记的折线图

关闭线型

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True,
            dashes=False)

plt.show()

带标记且为实线的折线图

每个 x 值有多次观测

按站点的空气污染数据前五行

每个 x 值有多次观测

散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="scatter")

plt.show()

所有站点二氧化氮随时间的散点图

每个 x 值有多次观测

折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line")

plt.show()

所有站点二氧化氮随时间的折线图

每个 x 值有多次观测

阴影区域为置信区间

假设数据集是随机样本
95% 置信均值落在该区间内
表示估计的不确定性

所有站点二氧化氮随时间的折线图

用标准差替代置信区间

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar="sd")

plt.show()

使用标准差的折线图

关闭置信区间

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar=None)

plt.show()

无置信区间的折线图

Passons à la pratique !

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