Questo tutorial spiega come creare vari grafici di serie temporali utilizzando il pacchetto di visualizzazione dei dati Seaborn<\/a> in Python.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare una singola serie temporale in Seaborn:<\/span> <\/p>\n Tieni presente che possiamo anche personalizzare i colori, la larghezza della linea, lo stile della linea, le etichette e i titoli della trama:<\/span> <\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare pi\u00f9 serie temporali in Seaborn:<\/span> <\/p>\n Si noti che l’argomento tonalit\u00e0<\/strong> viene utilizzato per fornire colori diversi per ciascuna riga nel grafico.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni in Seaborn:<\/span><\/p>\n Come aggiungere un titolo alle trame di Seaborn<\/a> Un grafico delle serie temporali \u00e8 utile per visualizzare i valori dei dati che cambiano nel tempo. Questo tutorial spiega come creare vari grafici di serie temporali utilizzando il pacchetto di visualizzazione dei dati Seaborn in Python. Esempio 1: tracciare una singola serie temporale Il codice seguente mostra come tracciare una singola serie temporale in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio 1: tracciare una singola serie temporale<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021',\n '1\/5\/2021',\n '1\/6\/2021',\n '1\/7\/2021',\n '1\/8\/2021'],\n ' value<\/span> ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]})\n\nsns. lineplot<\/span> (x=' date<\/span> ', y=' value<\/span> ', data=df)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle1.png\")
<\/p>\n #create time series plot with custom<\/b> aesthetics<\/b><\/span><\/span> \nsns.<\/b> lineplot<\/span> (x='<\/b> date<\/span> ', y='<\/b> value<\/span> ', data=df, linewidth=<\/b> 3<\/span> , color='<\/b> purple<\/span> ',\n linestyle='<\/b> dashed<\/span> ').<\/b> set<\/span> (title='<\/b> Time Series Plot<\/span> ')\n\n#rotate x-axis labels by 15 degrees<\/span>\nplt.<\/b> xticks<\/span> (rotation=<\/b> 15<\/span> )\n<\/b><\/pre>\n![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle2.png\")
<\/p>\n Esempio 2: tracciare pi\u00f9 serie temporali<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['1\/1\/2021',\n '1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021',\n '1\/1\/2021',\n '1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021'],\n ' sales<\/span> ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28],\n ' company<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})\n\n#plot multiple time series\n<\/span>sns. lineplot<\/span> (x=' date<\/span> ', y=' sales<\/span> ', hue=' company<\/span> ', data=df)<\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle3.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come modificare la dimensione del carattere della legenda in Seaborn<\/a>
Come cambiare la posizione di una leggenda in Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"