sns.countplot上加折线图

可以通过sns.lineplot()函数来添加折线图，示例代码如下：

sns.countplot(x='category', data=df)
sns.lineplot(x='category', y='sales', data=df)

这段代码可以实现在sns的计数图上添加每个类别的销售额折线图。

相关问题

用seaborn绘制堆积柱状图和折线图到一张画布上，堆积柱状图和折线图分别使用不同的Y轴，但是图例放在一起

以下是一个示例代码，其中使用seaborn中的titanic数据集来绘制堆积柱状图和折线图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
titanic = sns.load_dataset('titanic')

# 创建画布和两个子图
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制堆积柱状图
sns.countplot(x='class', hue='survived', data=titanic, ax=ax1)
ax1.set_ylabel('Count')

# 绘制折线图
sns.lineplot(x='class', y='fare', data=titanic, ax=ax2, color='r')
ax2.set_ylabel('Fare')

# 设置图例
ax1.legend(['Not Survived', 'Survived', 'Fare'], loc='upper left')

# 显示图形
plt.show()

结果如下图所示：


请列出你会的任意一种统计图（条形图、折线图等）绘制的开源库，第三方也行

Python有许多强大的开源库用于绘制各种类型的统计图形，其中最流行的是`matplotlib`和`seaborn`。这两个库都非常适合数据可视化。

`matplotlib`是基础且功能全面的库，提供了广泛的图表类型，包括但不限于：

- 条形图 (`plt.bar()`)
- 折线图 (`plt.plot()`)
- 散点图 (`plt.scatter()`)
- 直方图 (`plt.hist()`)
- 饼图 (`plt.pie()`)
- 箱线图 (`plt.boxplot()`) 等。

`seaborn`则是在`matplotlib`之上建立的一个高级接口，设计更简洁，特别适合生成美观的统计图形，例如：

- `sns.lineplot()` 绘制折线图
- `sns.barplot()` 绘制条形图
- `sns.distplot()` 绘制概率密度估计图（类似直方图）
- `sns.countplot()` 绘制计数条形图

安装这两个库可以通过pip命令完成：

pip install matplotlib seaborn

要开始使用它们，你可以从它们各自的官方文档开始学习，那里有详细的教程和示例：

- Matplotlib: https://matplotlib.org/stable/
- Seaborn: https://seaborn.pydata.org/