Seaborn的pointplot()和lineplot()函數都用于繪制數據點的圖表，但它們的表現形式不同。
pointplot()函數用于繪制數據點的分布和變化趨勢，可以通過x和y參數指定數據的橫軸和縱軸，通過hue參數指定數據的分組變量。例如：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 創建示例數據
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 15, 25, 30], 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']})
# 繪制pointplot
sns.pointplot(x='x', y='y', hue='group', data=data)
plt.show()
lineplot()函數用于繪制數據點之間的連續變化趨勢，可以通過x和y參數指定數據的橫軸和縱軸，通過hue參數指定數據的分組變量。例如：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 創建示例數據
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 20, 15, 25, 30], 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']})
# 繪制lineplot
sns.lineplot(x='x', y='y', hue='group', data=data)
plt.show()
通過這兩個函數，可以方便地對數據進行可視化分析，更直觀地了解數據的變化趨勢和分布情況。
