() 파라미터 다른 그래픽 lineplot, 세트 시본

sns.lineplot 및 스타일 설정) (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()

'올해 열'과 '전체 데이터'열을 사용하여 ** 데이터 **
그림 삽입 설명 여기

회귀 그림

#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()

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sns.countplot

개별 히스토그램 데이터 그리기

이 히스토그램을 그리는 방법 단지 매개 변수 인덱스 (X)에 나타날 수를 카운트 높이와 같은 다른 무관 한 데이터 열

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

plt.show()

데이터
그림 삽입 설명 여기

Datafram 직접 묘화를 이용하여 그래픽 데이터, 상기와 동일한 데이터를, 다음의 표시 다른

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

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다중 타입 데이터의 히스토그램

font_scale 세트에 sns.set () 폰트 비율, 전체 컬러 팔레트 스타일

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()