Seaborn 在 Seaborn 折线图中注释标记值（sns）

在本文中，我们将介绍如何在 Seaborn 折线图中使用注释标记来显示数据点的值。Seaborn 是一个数据可视化库，它是在 Matplotlib 的基础上进行了改进和增强。它提供了一种简洁而美观的方式来可视化各种类型的数据。

在这个例子中，我们将使用 Seaborn 的 lineplot() 函数来绘制一个简单的折线图，并使用注释标记来显示每个数据点的值。

首先，让我们导入必要的库并加载示例数据集。我们将使用 Seaborn 提供的 tips 数据集来演示。

import seaborn as sns

# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

接下来，我们使用 lineplot() 函数绘制一个折线图。我们可以指定 x 轴和 y 轴的数据，并选择一个色调进行可视化。

# 绘制折线图
sns.lineplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# 显示图形
sns.plt.show()

运行上述代码后，我们可以看到一个简单的折线图，其中 x 轴为总账单金额，y 轴为小费金额。

现在，让我们通过添加注释标记来显示每个数据点的值。Seaborn 提供了 sns.lineplot() 函数的 ci 参数来控制其中的标记类型。我们可以选择在折线图上的每个数据点上显示具体的数值。

# 绘制带有标记的折线图
sns.lineplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ci=None, markers=True, marker="o", dashes=False)

# 添加注释标记
for line in range(0, tips.shape[0]):
     plt.text(tips.total_bill[line], tips.tip[line], tips.total_bill[line], horizontalalignment='left', size='small', color='black', weight='semibold')

# 显示图形
sns.plt.show()

通过添加上述代码，我们将在折线图的每个数据点上显示具体的数值。在循环中，我们使用 plt.text() 函数将文本标记添加到图形中。我们可以调整文本的位置、大小、颜色等属性来满足需求。

现在，让我们来总结一下我们在本文中学到的内容。

阅读更多：Seaborn 教程

总结

在本文中，我们学习了如何使用 Seaborn 来绘制折线图，并使用注释标记来显示每个数据点的值。通过设置 ci 参数为 None，我们可以移除折线图中的置信区间，使用 markers=True 来显示标记，在循环中使用 plt.text() 函数来添加注释标记。这样，我们可以清楚地展示出数据点的具体数值，使折线图更加直观和易于理解。

希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！