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在 Python 的 Seaborn 库中可视化折线图

作者:互联网

在 Python 的 Seaborn 库中可视化折线图

卢卡斯摄

让我们讨论在 Seaborn 中创建折线图的不同可视化技术。

Seaborn 是 Python 中最流行的可视化工具之一。
它受欢迎的主要原因是在一行代码中创建复杂图表的简单性。

当我们在 python 中谈论折线图时,有很多方法可以创建一个简单的折线图。在 seaborn 中,我们有一个名为 line plot 的快速函数。

第一步是在我们当前的环境中安装 seaborn。
如果您使用的是 Anaconda,您可以使用以下命令(在 anaconda.org 中提到):

conda install -c anaconda seaborn

否则,下一个选项是使用 pypi.org 中提到的命令,即

点安装seaborn

安装完成后,下一步是使用以下命令导入seaborn库:

将 seaborn 导入为 sns

这里,“sns”是简写,也称为seaborn的别名,即,只要我们在代码中看到“sns”,就可以推断出我们正在使用seaborn库。

要查看一些图,让我们在我们的环境中加载一些数据。

我们将使用 Seaborn 库的内置数据集。最初,我们不知道哪些数据集已经可供我们使用。

要获取数据集名称列表,我们可以使用 seaborn 的 .get_dataset_names() 方法。

Image by Author

上面的命令为我们提供了可用于分析的 22 个数据集的列表。

让我们选择道琼斯数据集并创建一个线图。

我们使用“load_dataset()”方法并将信息读入名为 df 的数据帧中。

Image by Author

现在让我们使用 head 方法检查前五行数据。

Image by Author

我们观察到我们有日期和价格列。
让我们绘制不同日期对应的价格折线图。

我们运行以下命令:

Image by Author

在这里,我们指定 x 轴将包含日期,y 轴将包含价格。
data 参数将通知 seaborn 数据位置。

在这里,我们看到生成的图在 x 轴上具有误导性,即日期都重叠为一个,因为我们只能看到一条粗黑线。

让我们检查列的数据类型并在需要时进行一些预处理。

我们将使用 info() 方法来检查数据类型。或者,我们可以使用“dtypes”属性来检查数据类型。

df.info() 或 df.dtypes

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我们看到 date 是一个字符串对象。让我们导入 pandas 库并使用 to_datetime() 方法来更正数据类型。

将熊猫导入为 pd

正如前面讨论的别名一样,这里的“pd”是 pandas 的别名,也就是 seaborn 的“sns”。

使用 to_datetime(),我们可以将字符串转换为正确的日期时间对象。

我们运行以下命令:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

在这里,我们将日期列转换为日期时间对象,然后将其重新分配回日期列。

完成转换后,让我们将日期格式化为“%Y-%m-%d”。

我将使用 matplotlib 库来调整图表大小。
因此,让我们将 matplotlib 添加到库导入部分。

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这里我们将使用 matplotlib 的 pyplot 组件。

Image by Author

让我们逐行分解代码并理解它。
在第一行中,我们声明了一个名为“fig”的图形和一个名为“ax”的轴。
将图形视为一张空白纸,我们可以在其中绘制一些东西。
在第二行中,我们使用 line plot 命令。
接下来,我们将日期时间对象格式化为年、月和日。接下来,我们将它旋转 45 度,这样日期就不会重叠。
最后,我们使用 plt.显示()方法。

所有步骤组合生成以下输出。

Line Chart (Image by Author)

以上是seaborn中折线图的简单示例。

让我们考虑另一个数据集并检查线图函数最常用的参数。

让我们将企鹅的数据集用于下一组示例。

我们将使用前面显示的相同命令用企鹅的数据覆盖道琼斯数据。

df = sns.load_dataset('企鹅')

在这里,让我们绘制纸币长度和纸币深度。为了区分企鹅的类型,让我们使用 'hue' 参数根据企鹅种类为数据点着色。

sns.lineplot(x = 'bill_length_mm', y='bill_depth_mm', data=df, hue='species')

从图中我们可以看出,每个物种的颜色都不同。

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因此,hue 参数帮助我们根据另一列分离数据。

接下来,我们有 'style' 参数表示不同数据点的不同虚线。

Image by Author

在上图中,虚线是根据岛屿绘制的。

接下来,我们有“调色板”参数,它是调色板的缩写,用于更改图表颜色。

到目前为止,我们一直在使用 seaborn 提供的默认颜色。如果我们想改变生成图表的颜色组合,我们可以使用调色板参数。

我使用的一种技术是给调色板参数一个随机字符串,执行命令并检查错误块。 Seaborn 将告知我们参数的可接受值。

在下图中,您可以看到我给了一个随机字符串“abc”,Python 生成了一个值错误,其中包含调色板参数的所有有效选项

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我正在为调色板选择“Gnuplot”选项。

Image by Author

您可以尝试所有可能的颜色选项,并为未来的情节挑选一些最喜欢的颜色。

最后,我们有了线宽,它允许我们修改在图形表面上绘制的图表线的粗细。

要使线宽加倍,我们需要使用参数“lw”,它是线宽的缩写。

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默认情况下,线宽为1,可以根据需要增加或减少,即传入整数为double、triple等,或者使用0.5、0.8等浮点数使线更细。

直到下一次!

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