Введение в линейные графики

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn

Content Team

DataCamp

Что такое линейные графики?

Два типа реляционных графиков: точечные и линейные

Точечные графики

Каждая точка — независимое наблюдение

Линейные графики

Каждая точка представляет одно и то же «явление», как правило, отслеживаемое во времени

Линейный график цены акций во времени

Данные о загрязнении воздуха

Станции мониторинга по всему городу
Пробы воздуха на содержание диоксида азота

Первые пять строк DataFrame с данными о загрязнении воздуха

Точечный график

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()

Точечный график среднего содержания диоксида азота во времени

Линейный график

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()

Линейный график среднего содержания диоксида азота во времени

Подгруппы по местоположению

Первые пять строк DataFrame с данными о загрязнении воздуха по местоположению

Подгруппы по местоположению

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()

Линейный график среднего содержания диоксида азота во времени по регионам

Добавление маркеров

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()

Линейный график с добавленными маркерами

Отключение стиля линий

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()

Линейный график с маркерами и сплошными линиями

Несколько наблюдений для одного значения x

Первые пять строк DataFrame с данными о загрязнении воздуха по станциям

Несколько наблюдений для одного значения x

Точечный график

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

plt.show()

Точечный график содержания диоксида азота по всем станциям во времени

Несколько наблюдений для одного значения x

Линейный график

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

plt.show()

Линейный график содержания диоксида азота по всем станциям во времени

Несколько наблюдений для одного значения x

Закрашенная область — доверительный интервал

Предполагается, что набор данных является случайной выборкой
С вероятностью 95% среднее значение лежит в этом интервале
Отражает неопределённость в оценке

Линейный график содержания диоксида азота по всем станциям во времени

Замена доверительного интервала стандартным отклонением

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()

Линейный график со стандартным отклонением

Отключение доверительного интервала

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()

Линейный график без доверительного интервала

Давайте потренируемся!

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn