改用这个主要原因为：绘制图形方便显示，而在pycharm中弹出多张图来就有点受不了了，在Jupter中为浏览器交互式操作，直接显示，非常方便。...绘制单变量分布，单变量分布distplot()函数，默认使用柱状图hisogram来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE) # 产生制定分布的数集(默认是标准正态分布) data = np.random.normal...【分桶参数】 bins是分桶数 hist控制是否显示分桶柱子 kde 控制是否显示核密度估计图 rug 控制是否显示观测实例竖线 sns.distplot(data,kde=False,bins=5)...【核密度估计】 kdeplot，核密度估计的步骤： 每一个观测附近用一个正态分布曲线近似； 叠加所有观测的正态分布曲线； 归一化,以使得曲线下面包围的面积是1 KDE的带宽参数(bw)控制着密度估计曲线的宽窄形状...伽玛图 注意将kde关闭，否则两个图绘制到一张图中，不容易区分！ sns.distplot(x,kde=False,fit=stats.gamma) ?
本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。...：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体..., color='r', height=0.2) 四、distplot seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图...的顺序来介绍是因为distplot中涉及到kdeplot与rugplot中的相关内容，而本文最后要介绍的函数jointplot中聚合了前面所涉及到的众多内容，用于对成对变量的相关情况、联合分布以及各自的分布在一张图上集中呈现...，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组
，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...x-y轴位置 kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例... cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...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...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None kind
直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...： hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True)，若为False，则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制 函数原型 seaborn.distplot...规则, 该规则对数据中的离群值不太敏感，可能更适用于重尾分布的数据。...hist:bool 是否绘制(标准化)直方图 kde:bool 是否绘制高斯核密度估计图 rug:bool 是否在支撑轴上绘制rugplot()图 {hist，kde，rug，fit} _kws：...(0) x = np.random.randn(100) """ 案例1：显示默认绘图，其中包含内核密度估计值和直方图 """ sns.distplot(x,kde=True,hist=False) plt.show
绘制单变量分布 在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...直方图在横坐标的数据值范围内均等分的形成一定数量的数据段（bins），并在每个数据段内用矩形条（bars）显示y轴观察数量的方式，完成了对的数据分布的可视化展示。...当然，你也可以使用 rug plot 自带的 rugplot() 函数，但是也同样可以在 distplot 中实现： sns.distplot(x, kde=False, rug=True); ?...sns.kdeplot(x, shade=True); ? KDE 的带宽参数（bw）控制着密度估计曲线的宽窄形状，有点类似直方图中的 bins 参数的作用。它对应着我们上面绘制的 KDE 的宽度。...在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。
中的单变量分布的最便捷方法是distplot()函数。...默认情况下，将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE, kernel density estimate）。 sns.distplot(x) KDE根据一个轴上数据的密度，在另一个轴上显示高度。 sns.distplot(x, hist=False, rug=True) x7fd3f08cb2e8> 双变量分布可视化 在seaborn中可视化双变量的方法是jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，该图形同时显示两个变量之间的双变量...该图适用于相对较大的数据集。可通过matplotlib plt.hexbin函数使用，也可以在jointplot()中作为样式使用。
默认情况下，这将绘制一个直方图，并拟合出核密度估计(KDE)。 ? 直方图 直方图应当是非常熟悉的函数了，在matplotlib中就存在hist函数。...直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。 为了说明这一点，我们删除密度曲线并添加了地毯图，每个观察点绘制一个小的垂直刻度。...接下来，这些曲线可以用来计算支持网格中每个点的密度值。得到的曲线再用归一化使得它下面的面积等于1: ? 我们可以看到，如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数，我们得到相同的曲线。...在seaborn中这样做的最简单的方法就是在jointplot()函数中创建一个多面板数字，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量的单变量（或边际）分布和轴。 ?...在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。
Matplotlib中的hist()、kdeplot()和rugplot() sns.distplot(tips["total_bill"]) ?...3、使用直方图和最大似然高斯分布拟合展示变量分布 kde用于指定是否在图上添加高斯核密度估计 kde=False from scipy.stats import norm sns.distplot...kde=True from scipy.stats import norm sns.distplot(tips["total_bill"], fit=norm, kde=True) ?...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 是一种非参数检验方法 用于估计未知的密度函数 使用Seaborn中的kdeplot()函数绘制单变量或双变量的核密度估计图
就是传入的数组需要划分为几部分。 range：x轴的范围。 density：是否设置y轴为密度（默认为每一组中的数据个数）。 log：是否设置y轴为对数格式，默认为False。...plt.subplots_adjust(wspace = 0.20, hspace = 0.08) plt.show() ---- 2 核密度估计图 核密度估计图用于显示数据在x轴连续数据的分布状况...核密度估计图比统计直方图优胜的地方在，它不受使用分组数量的影响，所以能更好的界定分布形状。...虽然在以上统计直方图中绘制了密度图，这里介绍另外一种绘制方法——利用seaborn库的distplot函数。...注：在displot函数中，默认绘制密度线，即kde = True；默认绘制直方图，即hist = True。
默认情况下，这将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE） x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x) ?...拟合参数分布 使用的是stats来拟合数据，distplot 本来就有拟合参数，绘制KDE图的功能 from scipy import stats x = np.random.gamma(6, size...=200) sns.distplot(x, kde=False, fit=stats.gamma) ?...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）...# 核密度分布 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") ? 可视化数据集中的成对关系 使用该pairplot()函数。
relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...'data'；•bins：分箱数，对应matplotlib的hist()的bins参数；•hist：默认distplot会画直方图和密度曲线，hist=False则只画密度曲线；•kde：核密度估计(...靠的就是kde参数，设置kde=False则只画分布直方图，没有密度曲线了；•rug：在直方图基础上再绘制地毯图效果，可以用sns.kdeplot(a)只画地毯图；•vertical：是否画垂直的直方图...可以看出晚餐在tips上数值范围更广，中位数也更高。
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。 在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。该函数接受以下参数： data：要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。...kde：如果为 True（默认），则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布；如果为 False，则使用直方图。 bins：用于创建直方图的直方图数量。 norm：用于规范分布的类型。...(1000) # 绘制分布图 sns.distplot(data) plt.show() 该代码将生成 1000 个服从标准正态分布的随机数，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。..., 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9] # 绘制分布图 sns.distplot(data, hist=False, kde=False) plt.show() 该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组
之前我们的做法是，在x轴上定义了分箱边界，y轴是相对应的频数，不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...但是在以上的高级方法中，我们可以通过设置 bins='auto' 自动在写好的两个算法中择优选择并最终算出最适合的分箱数。...绘制核密度估计（KDE） KDE（Kernel density estimation）是核密度估计的意思，它用来估计随机变量的概率密度函数，可以将数据变得更平缓。...对于直方图而言，Seaborn有 distplot() 方法，可以将单变量分布的直方图和kde同时绘制出来，而且使用及其方便，下面是实现代码（以上面生成的d为例）： import seaborn as...总结：通过seaborn实现直方图，可使用seaborn.distplot()，seaborn也有单独的kde绘图seaborn.kde()。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...kdeplot(核密度估计图) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。...distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...=False不绘制核密度图,ax第一个图,坐标左上 sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes[0, 0]) # 不绘制直方图即绘制核密度图,rug在轴上画凹槽...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。
numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns 单变量可视化 查看seaborn中的单变量分布的最便捷方法是distplot()函数。...默认情况下，将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE, kernel density estimate）。...# 生成数据 x = np.random.normal(size=100) # 数据可视化 sns.distplot(x) 双变量分布可视化 在seaborn中可视化双变量的方法是jointplot..., "y"]) # 数据可视化 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df) 二维直方图 sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex") 核密度估计...sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") 多变量数据可视化 要在多变量数据集中绘制成对的双变量分布，可以使用pairplot()函数。
在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。...其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。...核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。...sns.distplot(s, kde=False) plt.show() sns.distplot(s, kde=True) plt.show() 运行结果： Matplotlib: ?
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 1、前言 seaborn是一款非常强大的画图工具，可以画很多种图，除了截图中展示的，下面还有很多，大家可以尝试一下其他的。...当增加参数kde = True时，图片没有变化，kde表示是否绘制高斯核密度估计值，默认是Ture，如果为False，则图中的曲线就消失了，且纵坐标发生了变化，请注意看效果。 ?...当前x轴的label是“tas”，其实我们没有命名过这个参数，那么这个x轴的标签是从哪里来的呢？...答案就是，它是distplot自动从我们的cmip6这个气象要素中提取值是对应的变量名称，我们这个nc文件中温度值对应的变量名称就叫tas，接下来我们尝试改变一下，需添加参数axlabel = "Temperature...做了以上几处改动，其实效果依然不是很好，本来想尝试把纵坐标的label也改了，但是笔者看完seaborn关于distplot的官方说明，很遗憾未能找到相关参数（可能是本人英文能力有限，未能全部看明白其意义
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...pip install seaborn绘制分布图分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据集中每个值的出现频率。在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。...kde：如果为 True（默认），则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布；如果为 False，则使用直方图。bins：用于创建直方图的直方图数量。norm：用于规范分布的类型。...(1000)# 绘制分布图sns.distplot(data)plt.show()该代码将生成 1000 个服从标准正态分布的随机数，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。..., 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9]# 绘制分布图sns.distplot(data, hist=False, kde=False)plt.show()该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
