Seaborn 分布图

原文： https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/

通过 Seaborn 分布图，您可以显示带有线条的直方图。 这可以以各种变化形式显示。 我们将 Seaborn 与 Python 绘图模块 Matplotlib 结合使用。

分布图绘制观测值的单变量分布。 distplot()函数将 Matplotlib hist函数与 Seaborn kdeplot()和rugplot()函数结合在一起。

示例

分布图示例

下图显示了一个简单的分布。 它使用random.randn()创建随机值。如果您也手动定义值，它将起作用。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns, numpy as np
sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
ax = sns.distplot(x)
plt.show()

分布图示例

您可以显示分布图的各种变化。 我们使用pylab模块中的subplot()方法来一次显示 4 种变化。

通过更改distplot()方法中的参数，您可以创建完全不同的视图。 您可以使用这些参数来更改颜色，方向等。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns, numpy as np
from pylab import *
sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
subplot(2,2,1)
ax = sns.distplot(x)
subplot(2,2,2)
ax = sns.distplot(x, rug=False, hist=False)
subplot(2,2,3)
ax = sns.distplot(x, vertical=True)
subplot(2,2,4)
ax = sns.kdeplot(x, shade=True, color="r")
plt.show()

下载示例

Seaborn 分布

您也可以在直方图中显示 Seaborn 的标准数据集。这是一个很大的数据集，因此仅占用一列。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
titanic=sns.load_dataset('titanic')    
age1=titanic['age'].dropna()
sns.distplot(age1)         
plt.show()

分布图容器

如果您想更改桶的数量或隐藏行，也可以。当调用方法distplot()时，您可以传递箱数并告诉直线（kde）不可见。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
titanic=sns.load_dataset('titanic')    
age1=titanic['age'].dropna()
sns.distplot(age1,bins=30,kde=False)
plt.show()

Seaborn 不同的绘图

下面的示例显示了其他一些分布图示例。 您通过grid(True)方法调用激活了一个网格。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
titanic=sns.load_dataset('titanic')    
age1=titanic['age'].dropna()
fig,axes=plt.subplots(1,2)
sns.distplot(age1,ax=axes[0])
plt.grid(True)
sns.distplot(age1,rug=True,ax=axes[1])
plt.show()

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