Python 如何使折线图更具可读性？

我用seaborn和一些自定义数据制作了这个图。 它显示了3个不同基准分数根据设备价格的变化。 我设法用“twinx”来叠加所有3个基准测试，但现在这个图表简直无法读取。 如何平滑折线图的线条，使其更易于使用和阅读

我试着重新缩放蜱，但似乎我无法配置双轴的两个轴

plt.figure(figsize=(18,8))
pal = ["#073763"]
caractere = 'prix'

sns.lineplot(data = df_plus_cpu, x = caractere, y = 'geekbench_s_core', label = 'Geekbench 4.3 64 Bit Single-Core Score', color = '#71a7d6')
sns.lineplot(data = df_plus_cpu, x = caractere, y = 'geekbench_m_core', label = 'Geekbench 4.3 64 Bit Multi-Core Score', color = '#073763')
ax2 = plt.twinx()
sns.lineplot(data = df_plus_cpu, x = caractere, y = 'passmark', ax=ax2, label = 'PassMark PerformanceTest Mobile V1 CPU Tests', color = '#EA9999')

目前，我的图表如下所示：

通过一些示例数据演示了两个选项（当然不是唯一的选项）：

#[1]用滚动平均值绘制重点趋势图
df=pd.read_csv（“https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/datasets/AirPassengers.csv，索引_col=0）
df['value_rolling']=df['value'].滚动（12）.平均值（）
sns.lineplot（x='time'，y='value\u rolling'，data=df，color='steelblue'，线宽=2.5）
sns.lineplot（x='time'，y='value'，data=df，color='0.5'，alpha=0.5，linewidth=2）
plt.show（）

#[2]使用regplot断开“嘈杂”点并强调趋势
sns.regplot（x='time'，y='value'，ci=None，data=df，
散射系数=dict（颜色=0.5'，α=0.3），
行（ls='-'，color='steelblue'））
plt.xlim（df['time'].min（）-0.5，df['time'].max（）+0.5）
plt.show（）

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第二个解决方案实际上效果很好，谢谢你，布伦丹。