使用datetime64作为X轴的Numpy Seaborn regplot

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Seaborn绘制一个线性回归图，其中X轴使用datetime64类型的日期数据。我们将使用一个示例数据集，该数据集包含了某城市一年内每天的平均气温数据。我们将使用Numpy和Pandas处理数据，使用Seaborn绘制线性回归图。

阅读更多：Numpy 教程

数据集概述

数据集包含了某城市一年内每天的平均气温数据，日期存储为yyyy-mm-dd格式的字符串，平均气温存储为浮点数。以下是数据集的前几行：

数据处理

首先，我们需要将日期数据转换为datetime64类型。使用Pandas的to_datetime()函数实现：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("temperatures.csv") # 读取数据
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"]) # 将日期列转换为datetime64类型

接下来，我们需要将日期数据作为X轴，平均气温数据作为Y轴，绘制线性回归图。使用Seaborn的regplot()函数实现：

import seaborn as sns

sns.regplot(x=df["日期"], y=df["平均气温"])

上述代码将日期数据作为X轴，平均气温数据作为Y轴，绘制了一条线性回归线。

但是，我们还需要在X轴上标注日期，否则很难看出每个数据点的日期是什么。使用Seaborn的set()函数和xticklabels参数实现：

sns.set(rc={"figure.figsize":(12,6)}) # 设置图形大小
sns.regplot(x=df["日期"], y=df["平均气温"])
sns.set_xticklabels(df["日期"].dt.date, rotation=90) # 标注日期

上述代码将日期数据作为X轴，平均气温数据作为Y轴，绘制了一条线性回归线，并在X轴上标注了日期。

完整代码

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv("temperatures.csv") # 读取数据
df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"]) # 将日期列转换为datetime64类型

sns.set(rc={"figure.figsize":(12,6)}) # 设置图形大小
sns.regplot(x=df["日期"], y=df["平均气温"])
sns.set_xticklabels(df["日期"].dt.date, rotation=90) # 标注日期

总结

本文介绍了如何使用Numpy和Seaborn绘制一个线性回归图，其中X轴使用datetime64类型的日期数据。通过使用Pandas将日期数据转换为datetime64类型，使用Seaborn绘制线性回归图，并在X轴上标注日期，我们可以清晰地看出每个数据点的日期是什么。