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python使用seaborn繪圖直方圖displot,密度圖,散點(diǎn)圖

更新時(shí)間：2022年07月14日 08:43:28 作者：xiaozheng123121

這篇文章主要介紹了python使用seaborn繪圖直方圖displot,密度圖,散點(diǎn)圖,文章圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，需要的小伙伴可以參考一下

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(shè)定隨機(jī)數(shù)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(shè)置箱子的風(fēng)格、線(xiàn)寬、透明度、顏色,風(fēng)格包括：'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'
             kde_kws={"color": "r", "linewidth": 1, "label": "KDE", 'linestyle': '--'},   # 設(shè)置密度曲線(xiàn)顏色，線(xiàn)寬，標(biāo)注、線(xiàn)形
             rug_kws={'color': 'r'})  # 設(shè)置數(shù)據(jù)頻率分布顏色
plt.show()

函數(shù)及參數(shù)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(shù)據(jù)源
bins 箱數(shù)hist、kde、rug 是否顯示箱數(shù)、密度曲線(xiàn)、數(shù)據(jù)分布，默認(rèn)顯示箱數(shù)和密度曲線(xiàn)不顯示數(shù)據(jù)分析
{hist,kde,rug}_kws 通過(guò)字典形式設(shè)置箱數(shù)、密度曲線(xiàn)、數(shù)據(jù)分布的各個(gè)特征
norm_hist 直方圖的高度是否顯示密度，默認(rèn)顯示計(jì)數(shù),如果kde設(shè)置為T(mén)rue高度也會(huì)顯示為密度
color 顏色
vertical 是否在y軸上顯示圖標(biāo)，默認(rèn)為False即在x軸顯示，即豎直顯示
axlabel 坐標(biāo)軸標(biāo)簽
label 直方圖標(biāo)簽

二、密度圖

2.1 單個(gè)樣本數(shù)據(jù)分布密度圖

到此這篇關(guān)于python使用seaborn繪圖直方圖displot,密度圖,散點(diǎn)圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python seaborn繪圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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