python使用seaborn繪圖工具：繪制直方圖displot,密度圖,散點圖

89542767 發布于2022-09-14 15:26 / 832人閱讀

　　小編寫這篇文章的主要目的，是給各位廣大的讀者，去介紹一些知識，知識的內容主要是繪制相關的方圖dispiot、密度圖以及相關的散點圖，具體內容，下面給大家詳細解答。

　　一、直方圖distplot()

　　import numpy as np
　　import seaborn as sns
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib
　　import pandas as pd
　　fig=plt.figure(figsize=(12,5))
　　ax1=plt.subplot(121)
　　rs=np.random.RandomState(10)#設定隨機數種子
　　s=pd.Series(rs.randn(100)*100)
　　sns.distplot(s,bins=10,hist=True,kde=True,rug=True,norm_hist=False,color='y',label='distplot',axlabel='x')
　　plt.legend()
　　ax1=plt.subplot(122)
　　sns.distplot(s,rug=True,
　　hist_kws={"histtype":"step","linewidth":1,"alpha":1,"color":"g"},#設置箱子的風格、線寬、透明度、顏色,風格包括：'bar','barstacked','step','stepfilled'
　　kde_kws={"color":"r","linewidth":1,"label":"KDE",'linestyle':'--'},#設置密度曲線顏色，線寬，標注、線形
　　rug_kws={'color':'r'})#設置數據頻率分布顏色
　　plt.show()

　　函數及參數介紹：

　distplot(a,bins=None,hist=True,kde=True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,
　　kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,
　　norm_hist=False,axlabel=None,label=None,ax=None)

　　a數據源

　　bins箱數hist、kde、rug是否顯示箱數、密度曲線、數據分布，默認顯示箱數和密度曲線不顯示數據分析

　　{hist,kde,rug}_kws通過字典形式設置箱數、密度曲線、數據分布的各個特征

　　norm_hist直方圖的高度是否顯示密度，默認顯示計數,如果kde設置為True高度也會顯示為密度

　　color顏色

　　vertical是否在y軸上顯示圖標，默認為False即在x軸顯示，即豎直顯示

　　axlabel坐標軸標簽

　　label直方圖標簽

　　二、密度圖

　　2.1單個樣本數據分布密度圖

　　綜上所述，關于這方面的內容就為大家介紹到這里了，希望可以為各位讀者帶來幫助。

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