我想在数据图的顶部绘制一条趋势线。这一定很简单,但我一直不知道如何实现它。假设我有以下内容:import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 1)), columns=list('A'))sns.lineplot(data=df)ax.set(xlabel="Index", ylabel="Variable", title="Sample")plt.show()结果图是:我想补充的是一条趋势线。类似下面红线的东西:
2 回答
杨魅力
TA贡献1811条经验 获得超6个赞
移动平均线是一种方法(我的第一个想法,并且已经建议)。
另一种方法是使用多项式拟合。由于原始数据中有 100 个点,因此我在下面的示例中选择了 10 阶拟合(数据长度的平方根)。对原始代码进行一些修改:
idx = [i for i in range(100)]
rnd = np.random.randint(0,100,size=100)
ser = pd.Series(rnd, idx)
fit = np.polyfit(idx, rnd, 10)
pf = np.poly1d(fit)
plt.plot(idx, rnd, 'b', idx, pf(idx), 'r')
此代码提供了如下图:
偶然的你
TA贡献1841条经验 获得超3个赞
您可以使用滚动平均值执行类似的操作:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = np.random.randint(0,100,size=(100, 1))
df["rolling_avg"] = df.A.rolling(7).mean().shift(-3)
sns.lineplot(data=df)
plt.show()
您还可以制作回归图来分析如何使用以下方法对数据进行插值:
ax = sns.regplot(x=df.index, y="A", data=df, scatter_kws={"s": 10}, order=10, ci=None)
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