）（他のパラメータグラフィックlineplot、セットseaborn

sns.lineplot、およびスタイル設定sns.set（）

import os
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

os.chdir(r'C:\Users\MAR\Desktop\test')
#表示带坐标标签的，
sns.set(style='ticks',context='notebook')
#网格显示
# sns.set(style='darkgrid',context='notebook')
#解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

my_data=pd.read_csv('my_csv_date.csv',encoding='gbk')

sns.lineplot(x='年份',y='总收入',data=my_data,lw=2,color='red')
plt.xticks(range(1992,2005,1),range(1992,2005,1),rotation=45)

plt.show()

「年のコラム」と「総データ」列を使用して**データ**
ここに画像を挿入説明

回帰図

#fit_reg:是否拟合，scatter_kws：表示散点参数
sns.lmplot(x='x1',y='总收入',data=my_data,legend_out=False,\
          markers='o',fit_reg=True,aspect=1.3,height=8，scatter_kws={'s':20,'facecolor':'red'})

plt.show()

ここに画像を挿入説明

sns.countplot

別のヒストグラムデータを描画

このヒストグラムを描画する方法だけパラメータ指数xが出現数をカウントする高さ、及び他の無関係なデータ列

my_data=pd.read_csv('my_csv_date.csv',encoding='gbk')
sns.countplot(x='地区',data=my_data)

plt.show()

用データ
ここに画像を挿入説明

Datafram直接描画を使用してグラフィックデータ、及び上記と同じデータを、以下に示し異なります

my_data[0:6]['地区'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

ここに画像を挿入説明

多型データのヒストグラム

sns.set（）font_scaleセットフォント比、パレット全体の色スタイル、中

import os
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

os.chdir(r'C:\Users\MAR\Desktop\test')
# #表示带坐标标签的，context设置元素缩放，一般不动
sns.set(style='darkgrid',context='notebook',font_scale=1.2,palette='colorblind')


plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

my_data=pd.read_csv('my_csv_date.csv',encoding='gbk')
sns.countplot(x='地区',hue='交通方式',data=my_data)

plt.legend(loc=(1.1,0.6),title='交通方式')

plt.show()