distplot

三、distplot
　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下：
　　a：一维数组形式，传入待分析的单个变量
　　bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定
　　hist：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True
　　kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，默认为True
　　rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False
　　fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，下文的例子中会有具体说明，默认为None，即不进行拟合
　　hist_kws,kde_kws,rug_kws：这几个变量都接受字典形式的输入，键值对分别对应各自原生函数中的参数名称与参数值，在下文中会有示例
　　color：用于控制除了fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩
　　vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒
　　norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数，默认为False
　　label：控制图像中的图例标签显示内容
　　
　　使用默认参数进行绘制：
ax = sns.distplot(iris.petal_length)

　　修改所有对象的颜色，绘制rugplot部分，并修改bins为20：

ax = sns.distplot(iris.petal_length,color='r',
                 rug=True,
                 bins=20)

　　在上图的基础上强行拟合卡方分布并利用参数字典设置fit曲线为绿色：

from scipy.stats import chi2                
ax = sns.distplot(iris.petal_length,color='r',
                 rug=True,
                 bins=20,
                 fit=chi2,
                 fit_kws={'color':'g'})

　　修改norm_hist参数为False使得纵轴显示的不再是密度而是频数（注意这里必须关闭kde和fit绘图的部分，否则纵轴依然显示密度），利用hist_kws传入字典调整直方图部分色彩和透明度，利用rug_kws传入字典调整rugplot部分小短条色彩：

ax = sns.distplot(iris.petal_length,color='r',
                 rug=True,
                 kde=False,
                 bins=20,
                 fit=None,
                 hist_kws={'alpha':0.6,'color':'orange'},
                 rug_kws={'color':'g'},
                 norm_hist=False)