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sns.lineplot()
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sns.lineplot 是 Python 可视化库 Seaborn 中用于绘制折线图的核心函数。它非常适合展示连续变量（如时间序列）之间的趋势关系，并且能够自动处理数据的聚合与置信区间，这使得它比单纯的 matplotlib 折线图更强大且统计意义更丰富。1. 核心功能
- 趋势展示：展示
x和y随变化（通常是时间）的连续趋势。
- 自动聚合：如果
x轴的同一个值对应多个y值（例如多组实验数据），它会自动计算均值绘制线条，并绘制阴影区域表示置信区间（默认 95%）。
- 多维分组：通过颜色（
hue）、线型（style）和粗细（size）来区分不同的类别。
2. 基本语法
3. 代码示例
为了演示，我们使用 Seaborn 内置的
fmri (核磁共振) 数据集。(1) 基础折线图 (带置信区间)
如果数据中有重复观测值，Seaborn 会自动画出阴影（误差带）。
输出：
(2) 多维度分组 (Hue & Style)
使用
hue 来区分不同颜色的线，style 区分不同的线型（如实线 vs 虚线）。输出：
(3) 关闭置信区间
有时数据量大或者你不需要误差带，可以关闭它以提高绘图速度或清晰度。
输出：
4. 关键参数详解
参数 | 说明 |
data | 通常是一个 Pandas DataFrame。 |
x, y | 对应 DataFrame 中的列名。 |
hue | 最常用。根据该列的不同类别绘制不同颜色的线。 |
style | 根据该列的不同类别改变线的样式（实线、虚线、点线）。 |
markers | 设置为 True 时，会在数据点上画出标记（圆点、方块等），便于看清具体观测点。 |
estimator | 默认是 'mean'。如果在同一个 x 值上有多个 y 数据，它计算均值。也可以设为 sum 或 None（None 会画出所有原始数据线，非常乱，不推荐）。 |
errorbar | (新版参数，旧版为 ci)。控制阴影部分。默认为 ('ci', 95)。设为 None 可移除阴影；设为 "sd" 可显示标准差。 |
5. 什么时候用 sns.lineplot vs plt.plot ?
- 使用
sns.lineplot：当你有一个长格式 (Long-form) 的 DataFrame（即每一行是一个观测值），并且需要按类别分组（hue）或自动计算均值和误差范围时。它是统计绘图的首选。
- 使用
plt.plot(Matplotlib)：当你只是想简单地把两个数组x和y连成线，不需要复杂的统计计算或分组映射时。
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