Блог

Я учусь создавать графики в Сиборне. Теперь у меня есть учебный случай с временным рядом. Я хотел бы построить линию, используя различные типы интерполяции между точками.

Итак, мой вопрос в том, существует ли какой-то собственный метод создания интерполированных линий с использованием Seaborn? Есть ли способ, аналогичный способу построения line_shape (hv, vh, hvh, сплайн, линейный)?

Ссылка в сюжете на желаемую форму:

(Если нет, то какой инструмент вы бы порекомендовали для достижения того же эффекта?) Спасибо!

Чтобы выбрать интерполятор в сиборне, вы полагаетесь на Matplotlib. Как отмечалось в https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html

ключ kwargs, сопоставления значений и другие аргументы ключевых слов передаются в matplotlib.axes.Axes.plot().

Таким образом, вы можете передать drawstyle аргумент, который позволяет вам выбирать между линейным или несколькими различными стилями шага. Смотрите второй пример на https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/step_demo.html

 import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 2, 3, 1]


dss=['default','steps-pre','steps-mid','steps-post']
fig = plt.figure()
for i,ds in enumerate(dss):
    ax = fig.add_subplot(len(dss),1,1 i)
    sns.lineplot(x=x,y=y,ax=ax,drawstyle=ds,markers='o')
    ax.scatter(x,y)

plt.show()
 

Как вы видите, для сглаживателей, таких как сплайны, нет возможности. Подобные интерполяторы сглаживания кривых добавляют информацию, отсутствующую в данных, и вы всегда должны быть осторожны с этим. И если вы действительно хотите добавить такое ранее существовавшее знание, то используйте ручной интерполятор, как предложено в других ответах.

Для интерполяции вы можете использовать scipy.interpolate.interp1d , который поддерживает множество различных методов:

‘линейный’, ‘ближайший’, ‘ближайший вверх», ‘нулевой’, ‘линейный’, ‘квадратичный’, ‘кубический’, ‘предыдущий’ или ‘следующий’

Чтобы воспроизвести предоставленный вами сюжет, вот пример кода:

 import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 2, 3, 1]
x_interp = np.linspace(x[0], x[-1], 1000)

methods = ['linear', 'nearest', 'nearest-up', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic', 'previous', 'next']


fig, ax = plt.subplots()

for i, method in enumerate(methods, 0):
    y_values = [y_i   5*i for y_i in y]
    y_interp = interp1d(x, y_values, kind = method)(x_interp)
    sns.lineplot(x_interp, y_interp, label = method, ax = ax)
    sns.scatterplot(x, y_values, ax = ax)

ax.legend(frameon = False, loc = 'upper left', bbox_to_anchor = (1.05, 1))
plt.tight_layout()

plt.show()