método seaborn.lineplot() en Python

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib . Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos. Los colores se destacan, las capas se combinan muy bien, los contornos fluyen por todas partes y el paquete general no solo tiene una buena calidad estética, sino que también nos brinda información significativa.

seaborn.lineplot()

Dibujar un gráfico de líneas con la posibilidad de varias agrupaciones semánticas. La relación entre x e y se puede mostrar para diferentes subconjuntos de datos utilizando los parámetros de tono, tamaño y estilo. Estos parámetros controlan qué semántica visual se usa para identificar los diferentes subconjuntos. Es posible mostrar hasta tres dimensiones de forma independiente utilizando los tres tipos semánticos, pero este estilo de trama puede ser difícil de interpretar y, a menudo, es ineficaz. El uso de semántica redundante (es decir, tanto el tono como el estilo para la misma variable) puede ser útil para hacer que los gráficos sean más accesibles.

Sintaxis: sns.lineplot(x=Ninguno, y=Ninguno, tono=Ninguno, tamaño=Ninguno, estilo=Ninguno, datos=Ninguno, paleta=Ninguno, hue_order=Ninguno, hue_norm=Ninguno, tamaños=Ninguno, size_order=Ninguno, size_norm=Ninguno, guiones=Verdadero, marcadores=Ninguno, style_order=Ninguno, unidades=Ninguno, estimador=’media’, ci=95, n_boot=1000, sort=Verdadero, err_style=’banda’, err_kws=Ninguno, leyenda= ‘breve’, ax=Ninguno, **kwargs,)

Parámetros:

x, y: variables de datos de entrada; debe ser numérico. Puede pasar datos directamente o hacer referencia a columnas en los datos.

matiz: variable de agrupación que producirá líneas con diferentes colores. Puede ser categórico o numérico, aunque el mapeo de colores se comportará de manera diferente en el último caso.

estilo: variable de agrupación que producirá líneas con diferentes guiones y/o marcadores. Puede tener un tipo numérico pero siempre será tratado como categórico.

datos: marco de datos ordenado («formato largo») donde cada columna es una variable y cada fila es una observación. 

marcadores: Objeto que determina cómo dibujar los marcadores para diferentes niveles de la variable de estilo.

leyenda: Cómo dibujar la leyenda. Si es «breve», las variables numéricas de «tono» y «tamaño» se representarán con una muestra de valores espaciados uniformemente.

A continuación se muestra la implementación del método anterior con algunos ejemplos:

Ejemplo 1:

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("iris")
  
# draw lineplot
sns.lineplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data)
plt.show()

Producción :

Ejemplo 2:

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# draw lineplot
# hue by sex
# style to hue
sns.lineplot(x="total_bill", y="size",
             hue="sex", style="sex",
             data=data)
  
plt.show()

Producción :