绘制具有相同列名和类别的不同预测Python/Seaborn

绘制具有相同列名和类别的不同预测是通过使用Python中的Seaborn库来实现的。Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了一些高级的绘图功能，可以帮助我们更好地理解和展示数据。

在绘制具有相同列名和类别的不同预测时，我们可以使用Seaborn中的柱状图（bar plot）或折线图（line plot）来展示数据的变化趋势。

首先，我们需要导入Seaborn库和其他必要的Python库：

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

接下来，我们需要准备数据。假设我们有一个包含不同预测结果的数据集，其中包含相同的列名和类别。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据：

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据
print(data.head())

然后，我们可以使用Seaborn来绘制柱状图或折线图。下面是两种不同的示例：

1. 柱状图：

# 绘制柱状图
sns.barplot(x='category', y='prediction', data=data)

# 添加标题和标签
plt.title('Different Predictions for Each Category')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Prediction')

# 显示图形
plt.show()

1. 折线图：

# 绘制折线图
sns.lineplot(x='category', y='prediction', data=data)

# 添加标题和标签
plt.title('Different Predictions for Each Category')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Prediction')

# 显示图形
plt.show()

以上代码中的"data.csv"是包含预测结果的数据文件，"category"和"prediction"是数据集中的列名，分别表示类别和预测结果。

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