如何在seaborn的折线图中绘制虚线？

Question

我只是想使用seaborn绘制一条虚线。 这是我正在使用的代码以及我得到的输出。

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 11
x = np.linspace(0,2,n)
y = np.sin(2*np.pi*x)

sns.lineplot(x,y, linestyle='--')
plt.show()

我做错了什么？谢谢

- crash

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既然你已经导入了matplotlib.pyplot，为什么不直接使用plt.plot(x,y, '--')呢？ - Sheldore

Answer 1

似乎在使用lineplot()时，linestyle=参数不起作用，而参数dashes=比看起来更加复杂。

一个(相对)简单的方法可能是使用ax.lines获取绘图中的Line2D对象列表，然后手动设置线型：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 11
x = np.linspace(0,2,n)
y = np.sin(2*np.pi*x)

ax = sns.lineplot(x,y)

# Might need to loop through the list if there are multiple lines on the plot
ax.lines[0].set_linestyle("--")

plt.show()

更新：

看起来dashes参数只适用于绘制多条线（通常使用 pandas 数据帧）。破折号的指定方式与 matplotlib 相同，是一个由（线段长度，间隙长度）组成的元组。因此，您需要传递一个元组列表。

n = 100
x = np.linspace(0,4,n)
y1 = np.sin(2*np.pi*x)
y2 = np.cos(2*np.pi*x)

df = pd.DataFrame(np.c_[y1, y2]) # modified @Elliots dataframe production

ax = sns.lineplot(data=df, dashes=[(2, 2), (2, 2)])
plt.show()

- DavidG

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请注意，您还需要定义style参数才能使其正常工作。请参见：https://dev59.com/1VMH5IYBdhLWcg3w8l6b - Archie

Answer 2

在当前版本的seaborn 0.11.1中，你的代码完全正常运行。

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 11
x = np.linspace(0,2,n)
y = np.sin(2*np.pi*x)

sns.lineplot(x=x,y=y, linestyle='--')
plt.show();

- Jim

Answer 3

正如之前提到的，seaborn的lineplot基于样式变量覆盖了线条样式，根据文档，该变量可以是“数据中的变量名称或向量数据”的名称。请注意直接将向量传递给样式参数的第二个选项。这允许使用以下简单技巧即使在仅绘制单条线时也绘制虚线，无论是直接提供数据还是作为数据帧：

如果我们提供一个常量样式向量，比如style=True，则它会广播到所有数据。现在我们只需要将dashes设置为所需的虚线元组（遗憾的是，“简单”虚线规范例如“--”，“：”或“dotted”不受支持），例如dashes=[(2,2)]：

import seaborn as sns
import numpy as np
x = np.linspace(0, np.pi, 111)
y = np.sin(x)
sns.lineplot(x, y, style=True, dashes=[(2,2)])

- Ben JW

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您想要去掉图例中显示的“True”，该怎么做？ - Ravaging Care

根据文档，您可以将另一个选项 legend=False 传递给 sns.lineplot。 - Ben JW

+1。像 Ravaging Care 一样，我也在寻找一种方法来从图例中删除“True”，而不是删除整个图例。 - indigochild

Answer 4

实际上，您错误地使用了lineplot。对于您简化的情况，matplotlib的plot函数比seaborn更合适。 seaborn主要用于通过减少脚本直接干预来使图表更易读，通常在处理pandas数据框时效果最好。

例如：

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

n = 100
x = np.linspace(0,2,n)
y1 = np.sin(2*np.pi*x)
y2 = np.sin(4*np.pi*x)
y3 = np.sin(6*np.pi*x)

df = pd.DataFrame(np.c_[y1, y2, y3], index=x)

ax = sns.lineplot(data=df)
plt.show()

收益率

至于如何设置您想要显示的变量的样式，我不确定如何处理。

- Elliot

Answer 5

虽然其他答案可行，但需要更多的手工操作。

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您可以将seaborn图表包装在rc_context中。

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 11
x = np.linspace(0,2,n)
y = np.sin(2*np.pi*x)

with plt.rc_context({'lines.linestyle': '--'}):
    sns.lineplot(x, y)
plt.show()

这将产生以下图表。

如果您想查看有关线条的其他选项，请使用以下行查看。

[k for k in plt.rcParams.keys() if k.startswith('lines')]

- Felix