Шаг 90.
Язык Python. Визуализация данных. Библиотека Seaborn. ... . Линейный график. Повышение информативности графика

    На этом шаге мы перечислим параметры, использование которых повысит информативность графика.

    Функция lineplot() предоставляет три параметра, используя которые можно повысить информативность графика, связав дополнительные признаки набора с такими визуальными аспектами как цвет, стиль линии и размер. За это отвечают параметры:

    Рассмотрим работу с ними на примерах.

    Загрузим необходимый набор библиотек и настроим стиль:

import seaborn as sns 
import pandas as pd 
sns.set_style("darkgrid")

    Загрузим набор данных для работы:

df = sns.load_dataset("mpg")

    Отобразим зависимость мощности автомобиля от года выпуска:

sns.lineplot(x='model_year', y='horsepower', data=df)

    Приведем полный текст программы:

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

sns.set_style("darkgrid")
df = sns.load_dataset("mpg")
sns.lineplot(x='model_year', y='horsepower', data=df)

plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.


Рис.1. График зависимости мощности автомобиля от года выпуска

    На следующем шаге мы продолжим изучение этого вопроса.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг