使用 seaborn 从外部数据源绘制标准偏差

Question

我正在尝试通过 seaborn 可视化一个线图，我想在其中绘制一列的平均值和标准偏差。由于我使用的是大文件（有数百万行），该图需要一段时间才能加载。

为了减少计算时间，我预先计算了列的平均值和相应的标准差。随后，我使用这个预先计算的数据作为线图的输入，而不是提供完整的 Pandas 数据框。

这是我目前使用的代码：

df = open_pickle("data/experiment")
sns.lineplot(x="rho", y="wait_time_mean", hue="c", style="service_type", data=df)

这只会显示平均值。我想知道是否可以手动为 seaborn 提供标准偏差值。

Answer 1

sns.lineplot returns 绘图的 Axes 对象，然后可用于在其上绘制。假设您的标准偏差也在 df 中，您可以按以下方式调整代码，现在使用 matplotlib 函数 fill_beetween:

df = open_pickle("data/experiment")
ax = sns.lineplot(x="rho", y="wait_time_mean", hue="c", style="service_type", data=df)
ax.fill_between(df["rho"], y1=df["wait_time_mean"] - df["wait_time_std"], y2=df["wait_time_mean"] + df["wait_time_std"], alpha=.5)

使用 seaborn 从外部数据源绘制标准偏差

Plot standard deviation from external datasource using seaborn

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