python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图
作者:xiaozheng123121
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一、直方图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) # 设定随机数种子 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"}, # 设置箱子的风格、线宽、透明度、颜色,风格包括:'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled' kde_kws={"color": "r", "linewidth": 1, "label": "KDE", 'linestyle': '--'}, # 设置密度曲线颜色,线宽,标注、线形 rug_kws={'color': 'r'}) # 设置数据频率分布颜色 plt.show()
函数及参数介绍:
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 数据源
- bins 箱数hist、kde、rug 是否显示箱数、密度曲线、数据分布,默认显示箱数和密度曲线不显示数据分析
- {hist,kde,rug}_kws 通过字典形式设置箱数、密度曲线、数据分布的各个特征
- norm_hist 直方图的高度是否显示密度,默认显示计数,如果kde设置为True高度也会显示为密度
- color 颜色
- vertical 是否在y轴上显示图标,默认为False即在x轴显示,即竖直显示
- axlabel 坐标轴标签
- label 直方图标签
二、密度图
2.1 单个样本数据分布密度图
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