In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u verschillende tijdreeksplots kunt maken met behulp van het seaborn<\/a> datavisualisatiepakket in Python.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een enkele tijdreeks in Seaborn kunt plotten:<\/span> <\/p>\n Houd er rekening mee dat we ook de kleuren, lijndikte, lijnstijl, labels en plottitels kunnen aanpassen:<\/span> <\/p>\n De volgende code laat zien hoe u meerdere tijdreeksen in Seaborn kunt plotten:<\/span> <\/p>\n Merk op dat het tintargument<\/strong> wordt gebruikt om voor elke lijn in de plot verschillende kleuren te geven.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende functies in Seaborn kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Een titel toevoegen aan Seaborn-plots<\/a> Een tijdreeksplot is handig voor het visualiseren van gegevenswaarden die in de loop van de tijd veranderen. In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u verschillende tijdreeksplots kunt maken met behulp van het seaborn datavisualisatiepakket in Python. Voorbeeld 1: Teken een enkele tijdreeks De volgende code laat zien hoe u een enkele tijdreeks in Seaborn kunt […]<\/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":[],"class_list":["post-2026","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld 1: Teken een enkele tijdreeks<\/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![\"Tijdreeksgrafiek](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle2.png\")
<\/p>\n Voorbeeld 2: Teken meerdere tijdreeksen<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe de lettergrootte van de legende in Seaborn te veranderen<\/a>
Hoe de positie van een legende in Seaborn te veranderen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"