Python中使用Seaborn库绘制多线图及平滑多线图的实现方法

• sns.lineplot调用逻辑错误：直接传入宽格式DataFrame时，seaborn默认将行索引作为x轴、所有数值列作为y值绘图，不会自动识别Size为x轴，因此出现x轴为常量直线的异常表现。
• sns.lmplot参数存在多处错误：一是传入的data参数为未定义的df变量，实际定义的DataFrame名为df1；二是DataFrame中无Time字段，只有Encrypt_Time、Decrypt_Time两个独立的时间列；三是仅3个样本点的前提下设置拟合阶数order=4不符合数学规则，4阶多项式拟合至少需要5个样本点，会直接触发报错。

1. 绘制x轴为Size的多线图 #

先将宽格式DataFrame转换为长格式，统一时间字段后调用绘图接口即可：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

T = np.array([10.03,100.348,1023.385])
power1 = np.array([100000,86000,73000])
power2 = np.array([1008000,95000,1009000])

df1 = pd.DataFrame(data = {'Size': T, 'Encrypt_Time': power1, 'Decrypt_Time': power2})
# 转换为长格式，整合时间字段、标记时间类型
df_long = df1.melt(id_vars='Size', value_vars=['Encrypt_Time', 'Decrypt_Time'], var_name='Time_Type', value_name='Time')

# 绘制多线图，hue参数区分加密、解密两条曲线
exp1 = sns.lineplot(data=df_long, x='Size', y='Time', hue='Time_Type', marker='o')
plt.savefig('exp1.png')
plt.close()

2. 绘制平滑多线图 #

适配样本量调整拟合阶数，使用长格式DataFrame绘图即可：

# 仅3个样本点时最高支持2阶多项式拟合，通过hue参数同时对两类时间曲线做平滑
exp1_smooth = sns.lmplot(x='Size', y='Time', hue='Time_Type', data=df_long, ci=None, order=2, truncate=False)
plt.savefig('exp1_smooth.png')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rishabh goyal