python多个折线图合并到一个三维图

四个。折线图，是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中，python四个折线图合并到一个三维图，通过各种形状的图形来展示数据。三维图，是可以直接通过看穿表面后看到里面的立体图案的一种神奇的图片。

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python--seaborn折线图

在seaborn中，绘制折线图的函数有 lineplot 和 relplot 。

简单方式是传入pandas Series，其索引会成为x轴，值为y轴。

另一种方式是传入pandas dataFrame，通过设置 x , y 绘制。

当折线图中，x轴对应多个y轴数据时，seaborn会自动绘制置信区间。

图中的阴影表示置信区间，默认是 95% ，可以通过 ci 参数修改置信区间。

在一个图中绘制多条折线图。需要传入的数据为pandas dataFrame。

当传入长型数据时，除了需要设置 x ， y 参数外，还需要设置 hue 或 size 或 style 参数。

seaborn可以直接对宽型数据绘制多折线图，其索引成为x轴，所有的列自动绘制成多折线。

设置 makers=True 参数可以显示散点。

分面折线图的绘制，需要用 relplot 函数。设置 kind="line" 表示绘制折线图，设置 col 或 row 控制分面行为。

python绘折线图（数据很多）很难看

数据使用前要清洗，去除无效数据。

如果这些数据都是有效数据，只是你不想显示那些过份异常的数据，那么，就进行去噪处理。

去噪分两步：检测噪点，噪点修正。

对于整体连续，总体范围大的数据集，最简单的检测噪点的办法就是邻值法，对于第n取相邻的k个值：p[n-k,],p[n-k+1]...p[n-1]

对它们加权平均，得到标准点，上下浮动一定范围，如果p[k]不在这个范围内就是异常点

对应的噪点修正可以使用类似的过程，局部噪点回归法。

这些一般来说都不是很实现的东西，对于数据集结构的不同，没有必要做成通用的包，所以你只有自己实现。

如何使用Python的Pandas库绘制折线图

我们经常会使用Python的Pandas绘制各种数据图形，那么如何使用它绘制折线图呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

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首先我们需要打开Excel软件准备需要的数据，这里多准备几列数据，一列就是一条折线，如下图所示

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然后我们打开Pycharm软件，新建Python文件，导入Pandas库，接着将Excel中的数据读取进数据集缓存，如下图所示

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接下来我们利用plot方法绘制折线图，如下图所示，这里只添加了一列标题

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运行文件以后我们就可以看到折线图显示出来了，但是比较的简单，下面我们逐渐的丰富它

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然后在plot方法中将excel里面的多列标题都添加进来，如下图所示

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这次在运行文件的时候我们就可以看到折线图上有多条线了，如下图所示

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接下来我们在为折线图设置标题，X，Y坐标轴的内容，如下图所示

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然后通过plot方法下面的area方法对折线图的空白区域进行叠加填充，如下图所示

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最后我们运行完善好后的文件，就可以看到如下图所示的折线图了，到此我们的折线图绘制也就完成了