如何对ln1=sns.pointplot(x='ID',y='北京',data=df) ln2=sns.pointplot(x='ID',y='上海',color='red',data=df) ln3=sns.pointplot(x='ID',y='广州',color='green',data=df)添加图例

要为这些线条添加图例，可以使用`matplotlib.pyplot.legend()`函数。在绘制完这些线条之后，可以调用该函数来添加图例。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

ln1 = sns.pointplot(x='ID', y='北京', data=df)
ln2 = sns.pointplot(x='ID', y='上海', color='red', data=df)
ln3 = sns.pointplot(x='ID', y='广州', color='green', data=df)

plt.legend(labels=['北京', '上海', '广州'])
plt.show()

在这个示例中，`plt.legend(labels=['北京', '上海', '广州'])`用于添加图例，`labels`参数指定了每个线条对应的标签。你可以根据需要修改标签的内容。最后，调用`plt.show()`来显示图形。

相关问题

sns.pointplot

sns.pointplot是Seaborn库中的一个函数，用于绘制分类变量和数值变量之间的关系。它可以在一个坐标系上绘制出每个分类变量对应的数值变量的平均值（或其他统计量）的点估计和置信区间。

函数的基本语法如下：

sns.pointplot(x, y, data=None, hue=None, markers=None, linestyles=None)

其中，参数x和y分别指定分类变量和数值变量的列名或索引，data参数指定数据来源，hue参数可选，用于根据另一个分类变量进行分组。markers和linestyles参数可选，用于设置点估计的标记样式和线条样式。

举个例子，假设我们有一份数据集df，包含两个分类变量category和group，以及一个数值变量value。我们可以使用sns.pointplot绘制出category与value之间的关系，并根据group进行分组：

import seaborn as sns

sns.pointplot(x='category', y='value', hue='group', data=df)

这样就可以得到一个点估计图，展示了不同category下value的平均值以及置信区间，并根据group进行了分组。

sns.pointplot(x="hour", y="count", hue="weekday", hue_order=weekday_order, ci=None, data=train)

这是一个使用 seaborn 库中的 pointplot 函数将训练集数据中的 hour 和 count 两个变量进行可视化的代码。其中，x 轴代表小时数，y 轴代表该小时内的计数数量。hue 参数指定按照 weekday 进行分类，并按照给定的 weekday_order 进行排序。ci=None 参数表示不绘制置信区间。数据来源为 train 数据集。