Seaborn 如何创建面积图

面积图就像是数据可视化的魔术师帽子-它可以提取关于不同变量在时间或任何有序维度上的累积幅度的信息。当图表展开时，你可以看到魔术的发生，它以堆叠的区域图的形式显示出变量的总幅度。每条线代表一个变量，其下方的区域代表每个时间点上的幅度。使用这个图表，您可以轻松比较每个变量对总幅度在任何给定时间的相对贡献。

如果你想深入了解数据可视化的魔力，Seaborn是一个完美的Python库。它提供了一个简单直观的界面，用于创建面积图和其他数据可视化。使用Seaborn的面积图，您可以自定义图表以适应您的需求，并可视化各个领域的各种数据。为什么不通过一个区域图给您的数据增添一些魔力呢？

语法

用户可以按照下面的语法使用Seaborn创建一个面积图。

sns.lineplot(x="year", y="passengers", data=flights_data, estimator="sum", ci=None, color="green", style="dotted")
plt.show()

在上面的语法中，我们使用了Seaborn库的lineplot（）方法来创建面积图。

用于面积图的自定义

一些常用的自定义包括：

更改线条的颜色 - 您可以使用color参数来指定图表中线条的颜色。例如，color="green"将线条的颜色设置为绿色。
更改线条的样式 - 您可以使用style参数来指定图表中线条的样式。例如，style="dotted"将线条的样式设置为点状。
添加图例 - 您可以使用legend参数来向图表添加图例。例如，legend="brief"将向图表添加一个简短的图例。
向轴添加标签 - 您可以使用xlabel和ylabel参数在图表的x轴和y轴上添加标签。例如，xlabel="Year"将向图表的x轴添加一个标签，上面写着“Year”。

示例1

下面是Seaborn中基本面积图的一个示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#set seaborn style
sns.set_theme()

#define DataFrame
df = pd.DataFrame({'period': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'team_A': [20, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'team_B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'team_C': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#create area chart
plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C)

这段Python代码使用了Pandas、Matplotlib和Seaborn库来创建一个区域图，展示了三个团队随时间的表现。首先定义一个DataFrame来存储所需的数据，然后使用plt.stackplot()函数来创建图表。Seaborn库用来设置图表的风格。

输出

Seaborn 如何创建面积图

示例2

以下是在Seaborn中创建自定义区域图的示例，同时还包含了具有特定标签的图例。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#set seaborn style
sns.set_theme()

#define DataFrame
df = pd.DataFrame({'period': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'team_A': [20, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'team_B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'team_C': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#define colors to use in chart
color_map = ['red', 'steelblue', 'pink']

#create area chart
plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C,
              labels=['Team A', 'Team B', 'Team C'],
              colors=color_map)

#add legend
plt.legend(loc='upper left')

#add axis labels
plt.xlabel('Period')
plt.ylabel('Points Scored')

#display area chart
plt.show()

这段代码使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建了一个面积图。定义了一个包含三个团队在八个时期得分的DataFrame，并设置了Seaborn样式。stackplot函数创建面积图，添加图例和坐标轴标签，然后显示图表。