为了账号安全,请及时绑定邮箱和手机立即绑定

用Python绘制趋势线

用Python绘制趋势线

千万里不及你 2024-01-27 15:21:08
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:
查看完整描述

2 回答

?
杨魅力

TA贡献1811条经验 获得超5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:

https://img1.sycdn.imooc.com/65b4af1700019c6205580415.jpg

查看完整回答
反对 回复 2024-01-27
?
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()

https://img1.sycdn.imooc.com/65b4af260001fddb06510424.jpg

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)

https://img1.sycdn.imooc.com/65b4af310001cef906470410.jpg

查看完整回答
反对 回复 2024-01-27
  • 2 回答
  • 0 关注
  • 44 浏览
慕课专栏
更多

添加回答

举报

0/150
提交
取消
意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信