首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何创建具有3个不同y轴的Seaborn线状图?

要创建具有3个不同y轴的Seaborn线状图,可以使用Matplotlib的辅助功能来实现。下面是创建这样一个图表的步骤:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'y2': [5, 10, 15, 20, 25],
    'y3': [100, 200, 300, 400, 500]
}
  1. 创建第一个y轴的线状图:
代码语言:txt
复制
fig, ax1 = plt.subplots()
sns.lineplot(x='x', y='y1', data=data, ax=ax1, color='blue')
ax1.set_ylabel('y1')
  1. 创建第二个y轴的线状图:
代码语言:txt
复制
ax2 = ax1.twinx()
sns.lineplot(x='x', y='y2', data=data, ax=ax2, color='red')
ax2.set_ylabel('y2')
  1. 创建第三个y轴的线状图:
代码语言:txt
复制
ax3 = ax1.twinx()
sns.lineplot(x='x', y='y3', data=data, ax=ax3, color='green')
ax3.spines['right'].set_position(('outward', 60))
ax3.set_ylabel('y3')
  1. 调整图表的布局:
代码语言:txt
复制
fig.tight_layout()
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就创建了一个具有3个不同y轴的Seaborn线状图。其中,每个y轴对应一个数据集的变量。你可以根据实际需求修改数据集和图表的样式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

可视化神器Seaborn超全介绍

sns.set() 这将使用matplotlib rcParam系统,并将影响所有matplotlib外观,即使您没有使用seaborn创建它们。...一个分类变量将数据集分割成两个不同(facet),另一个分类变量确定每个点颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()单个调用完成。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享,但是它们对这两种可视化影响是不同(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节,让我们专注于情节整体结构和我们想要传达信息。...专业分类 标准散点图和线状显示数值变量之间关系,但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门绘图类型,它们经过了优化,用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...在最精细层次上,你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类位置,这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",

2.1K30

10个实用数据可视化图表总结

用于深入了解数据一些独特数据可视化技术 可视化是一种方便观察数据方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状、直方图、饼、箱、热、散点图、线状等。...让我们看看小提琴可视化 import seaborn as sns sns.violinplot(data=df, y="sepal_width") 我们还可以通过传递名称来绘制不同物种小提琴...sns.boxenplot(data=df, x="species",y='sepal_width') 不同物种sepal_widthBoxenplot。...import seaborn as sns sns.pointplot(data=df,x="species", y="sepal_width") 该图表显示了不同萼片宽度变异性。...我们还可以绘制多个点。 8、分簇散点图(Swarm plot) Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发有趣图表。通过此我们可以轻松了解不同分类值如何沿数值分布 [5]。

2.3K50

我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

大家好,我是小F~ Seaborn是一个基于Python语言数据可视化库,它能够创建高度吸引人可视化图表。...同时也保持着与Python生态系统高度兼容性,可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习工作流程中。 今天,小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型可视化图表。...为了使用这个,为x选择一个分类列(物种),为y选择一个数值列(花瓣长度)。...花瓣长度与物种间关系条形(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成。 使用x表示花瓣长度,y表示数据集萼片长度,制作散点图。...特征 特征可视化了数据集中变量之间两两关系。 创建了一个坐标网格,将所有数值数据点将在彼此之间创建一个,在x具有单列,y具有单行。

49130

Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

Seaborn给了我同样感觉。 Seaborn是一个构建在matplotlib之上一个非常完美的Python可视化库。 它使我们能够创建放大数据视觉效果。...这里,参数是x、y,数据有在X,Y上表示变量和我们要分别画出来数据点,通过图片,我们发现了views和upvotes之间关系。...用分类数据绘图 抖动 Hue 箱线图 小提琴 Pointplot 在上面的小节中,我们了解了如何使用不同视图表示来显示多个变量之间关系。我们绘制了两个数值变量之间关系。...让我们看一下具有不同值色调小提琴。...我们看到了seaborn库在可视化和研究数据(尤其是大型数据集)时是如何如此有效。我们还讨论了如何不同类型数据绘制seaborn不同函数。

2.7K20

70个精美图快速上手seaborn

图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观方式来创建统计图形。...以下是Seaborn一些主要特点: 美观默认样式:Seaborn通过提供现成样式和颜色主题,使得创建各种类型图形变得更加简单。它默认样式经过精心设计,使得图表具有更高可读性和美观度。...内置统计图形:Seaborn提供了一系列内置统计图形,例如柱状、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用,还具有各种选项和参数,可以帮助你更好地展示和理解数据。...多变量数据可视化:Seaborn提供了一些强大工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类等,以揭示不同变量之间关系和模式。..."tip", kind="swarm") plt.show() 图片 多网格sns.FacetGrid 如何理解seaborn.FacetGrid函数?

2.4K150

一个基于MatplotlibPython数据可视化库:Seaborn

Seaborn是一个基于MatplotlibPython数据可视化库,它提供了高层次API,可以帮助用户创建美观、具有吸引力统计图形。...Seaborn常见功能3.1 分类数据可视化Seaborn提供了多种用于分类数据可视化图表,如条形、箱线图、小提琴等。这些图表可以帮助用户对不同类别之间差异进行比较和分析。...import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制条形sns.barplot(x='category', y='value', data=data)# 设置图表标题和坐标标签plt.title...import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制散点图sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)# 设置图表标题和坐标标签plt.title(...它提供了丰富统计图表类型、样式和调色板,帮助用户创建美观且具有吸引力图表。无论是数据探索、模型评估还是结果展示,Seaborn都能为用户提供强大支持。

37740

【Python环境】Python可视化工具综述

简介 在Python世界里,可视化你数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎包中一部分制作示例,并说明如何使用它们创建一个简单条形。...Seaborn Seaborn是一个基于matplotlib可视化库。它旨在使默认数据可视化具有更多视觉吸引力,以及将简单创建复杂图表作为目标。它确实与pandas整合得很好。...确实需要挖掘如何旋转x标签和指定它们顺序。我发现最酷特性是scale_y_continous,这让标签变得更好看。...我没有找到设置y格式简单方法。Bokeh有更多功能,但在此示例中不做深入探讨。 Pygal Pygal用于创建svg图表。如果正确安装了依赖包,那么也可以保存png文件。...svg文件对创建交互图表非常有用。我也发现使用该工具很容易制作具有独特外观和视觉吸引力图表。

2.3K100

Seaborn-让绘图变得有趣

散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间关系时,散点图很有用。这非常有用,因为还可以描述每个数据点大小,为它们涂上不同颜色并使用不同标记。看看seaborn基本命令是做什么。...例如,该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity值<1H OCEAN。人们应该始终收集元数据信息,并使用具有适当信息数据集。由于这只是用于理解参考数据集,因此没什么大不了。...然后了解了它们,发现它们是小提琴,与箱形非常相似,并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中,创建小提琴只是一个命令。...可以将其理解为该特定数据集直方图,其中黑线是x,完全平滑并旋转了90度。 热 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...箱形(和群) 从上面的污点中,可以看到如何对中五个类别分别描述箱形ocean_proximity。

3.6K20

数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子

有时,并排比较不同数据视图会很有帮助。为此,Matplotlib 具有概念:可以在单个图形中一起存在较小域分组。这些子可能是插图,绘图网格或其他更复杂布局。...plt.axes:手动创建 创建最基本方法是使用plt.axes函数。...例如,我们可以通过将x和y位置设置为 0.65(也就是说,从图形宽度 65% 和高度 65% 开始),x和y范围为 0.2(即大小是图形宽度 20% 和高度 20%),在另一个右上角创建一个插入域...plt.subplots:一次创建整个网格 在创建大型子网格时,刚才描述方法会变得相当繁琐,特别是如果你想在内部绘图上隐藏xy标签。...在这里,我们将创建2x3子网格,其中同一行中所有域共享其y刻度,并且同一列中所有域共享其x刻度: fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey

1K30

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

基本前提 如果你除了本文之外没有任何基础,建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib: 学习基本matplotlib术语,尤其是什么是和坐标 始终使用面向对象接口,从一开始就养成使用它习惯...方便了解一幅不同术语。...入门 本文其余部分将作为一个入门教程,介绍如何在pandas中进行基本可视化创建,并使用matplotlib自定义最常用项目。一旦你了解了基本过程,进一步定制化创建就相对比较简单。...现在,数据被格式化成一个简单表格,我们来看如何将这些结果绘制成条形。...幸运是,我们也有能力在图上添加多个图形,并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅放在同一个图像上,我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先,创建图形,然后创建坐标,然后将其全部绘制在一起。

2.4K20

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

基本前提 如果你除了本文之外没有任何基础,建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib: 学习基本matplotlib术语,尤其是什么是和坐标 始终使用面向对象接口,从一开始就养成使用它习惯...方便了解一幅不同术语。...入门 本文其余部分将作为一个入门教程,介绍如何在pandas中进行基本可视化创建,并使用matplotlib自定义最常用项目。一旦你了解了基本过程,进一步定制化创建就相对比较简单。...现在,数据被格式化成一个简单表格,我们来看如何将这些结果绘制成条形。...幸运是,我们也有能力在图上添加多个图形,并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅放在同一个图像上,我们应对如何做到这一点有基本了解。首先,创建图形,然后创建坐标,然后将其全部绘制在一起。

2.4K20

五分钟入门数据可视化

在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型2D图表和一些基本3D图表。...x、y 是坐标,marker 代表了标记符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同 marker,呈现出来符号样式也会不同(就是以指定符号当成点画图),你可以自己试一下。...seaborn 如果要修改X和Y参数需要这样写代码 df中参数名字和lineplot中参数一一对应,同时lineplot中year就是x名字,money就是y名字 df = pd.DataFrame...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x 位置序列,height 是 y 数值序列,也就是柱子高度。...Matplotlib seaborn: ? seaborn是常用统计学模块,可以显示每个部分大小与总和之间比例。在 Python 数据可视化中,它用不算多。

2.6K30

Seaborn 基本语法及特点

Seaborn数据分布型绘制函数: 分类数据型 在面对数据组中具有离散型变量(分类变量)情况时,我们可使用以 X Y 作为分类绘图函数来绘制分类数据型。...在面对按数据子集绘图、分行或分列显示子不同类型组合等绘图要求时,多子网格绘制功能不但可以一次性可视化展示数据集中各变量变化情况,而且可以减少绘制复杂时间。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度数值映射,其中,行、列维度与所得阵列有明显对应关系,色调变量可被视为沿深度第三维,用不同颜色绘制不同级别的数据。...提供 PairGrid () 函数主要用于绘制数据集中具有成对关系多子网格型。...在 PairGrid () 函数中,每个行和列都会被分配一个不同变量,这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系。这种也被称为“散点图矩阵”。

20930
领券