Python中如何使用Seaborn繪制基線圖

# Python中如何使用Seaborn繪制基線圖

Seaborn是基于Matplotlib的Python數據可視化庫，提供了更高級的API接口和美觀的默認樣式。本文將介紹如何使用Seaborn繪制基線圖（Baseline Plot），這是數據分析中展示數據隨時間或其他連續變量變化的常用圖表類型。

## 準備工作

首先確保已安裝必要的庫：
```python
pip install seaborn matplotlib pandas

基本基線圖繪制

1. 導入庫并準備數據

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

# 示例數據
data = pd.DataFrame({
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'Sales': [120, 145, 160, 135, 180]
})

2. 繪制簡單基線圖

plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.lineplot(x='Month', y='Sales', data=data, marker='o')
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales (units)')
plt.grid(True)
plt.show()

高級定制技巧

1. 多線基線圖

# 添加多組數據
multi_data = pd.DataFrame({
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar']*2,
    'Sales': [120, 145, 160, 110, 130, 150],
    'Product': ['A']*3 + ['B']*3
})

sns.lineplot(x='Month', y='Sales', hue='Product', 
             style='Product', markers=True, data=multi_data)

2. 置信區間展示

# 使用bootstrapped置信區間
sns.lineplot(x='Month', y='Sales', data=data, 
             ci=95, err_style='band')

3. 樣式美化

sns.set_style("whitegrid")
sns.set_palette("husl")
sns.lineplot(x='Month', y='Sales', data=data, linewidth=2.5)
plt.xticks(rotation=45)

實際應用場景

1. 時間序列分析：展示指標隨時間的變化趨勢
2. A/B測試對比：比較不同實驗組的表現差異
3. 預測結果可視化：將預測值與實際值繪制在同一圖中

常見問題解決

• 中文顯示問題：

  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
  

• 保存高清圖片：

  plt.savefig('baseline.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
  

通過Seaborn繪制的基線圖不僅美觀專業，還能通過簡單的參數調整實現豐富的可視化效果。結合Pandas的數據處理能力，可以快速創建出具有洞察力的數據可視化圖表。 “`