如何在seaborn lineplot上绘制虚线？

Question

我只是想用seaborn 绘制一条虚线。这是我正在使用的代码和我得到的输出

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

Answer 1

似乎

linestyle=

论证不适用于

lineplot()

，并且

dashes=

论证比看起来要复杂一些。

（相对）简单的方法可能是使用

ax.lines

获取绘图上的 Line2D 对象列表，然后手动设置线条样式：

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：

看来

dashes

参数仅在绘制多条线时适用（通常使用 pandas 数据框）。破折号的指定与 matplotlib 中的相同，是（段、间隙）长度的元组。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()

Answer 2

在当前版本的seaborn 0.11.1中，您的代码工作得很好。

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();

Answer 3

正如之前提到的，seaborn 的线图覆盖了基于

style

变量的线型，根据文档，该变量可以是“数据中变量的名称或矢量数据”。 请注意直接将向量传递给

style

参数的第二个选项。 这允许以下简单的技巧即使在仅绘制单线时也可以绘制虚线，无论是直接提供数据还是作为数据框：

如果我们提供一个恒定样式向量，例如

style=True

，它将被广播到所有数据。现在我们只需要将

dashes

设置为所需的 dash tuple （遗憾的是，不支持“简单”破折号说明符，例如“--”、“:”或“点”），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)])

Answer 4

您实际上使用了

lineplot

的方式是错误的。您的简化案例比

matplotlib

中的任何内容更适合

plot

的

seaborn

函数。

seaborn

更多的是为了使绘图更具可读性，减少对脚本的直接干预，并且通常在处理

pandas

数据帧

时获得最大的收益

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()

产量

至于如何按照您想要的方式设置要显示的变量的样式，我不确定如何处理。

Answer 5

虽然其他答案有效，但它们需要更多的手工工作。

---

您可以将您的seaborn情节包装在

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()

这会产生以下情节。

如果您想查看有关线条的其他选项，请使用以下线条查看。

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

Answer 6

sns.lineplot(df_input, x='value x', y='value y', linestyle='dashed')