Python Seaborn 绘制单变量分布图形

Seaborn库是一个基于Matplotlib的数据可视化库,它提供了更高级的接口来绘制各种统计图形,包括单变量分布图。要在Seaborn中绘制单变量分布,最常用的函数是distplot(在Seaborn的新版本中,这个函数被替换为displot和histplot)。

1、使用 distplot 绘制单变量分布

使用 distplot 函数用于绘制单变量(单维度)数据的分布。该函数可以同时显示直方图(Histogram)和核密度估计(Kernel Density Estimate, KDE),核密度估计(KDE)是一种用于估计概率密度函数的非参数方式,可以提供有关数据分布形状的更平滑的视图。distplot 是一个非常灵活的函数,提供了多种参数来自定义图表的外观和行为。常用参数如下,

参数

描述

a

输入数组或序列,即要绘制的数据。

bins

设置直方图的箱数或边界。

hist

布尔值,指定是否绘制(标准化的)直方图。

kde

布尔值,指定是否绘制核密度估计(KDE)。

rug

布尔值,指定是否在x轴上添加rug plot(数据点分布图)。

fit

用于将数据拟合到指定的参数化分布。

color

设置直方图、KDE和rug plot的颜色。

vertical

布尔值,如果为True,绘制垂直直方图。

norm_hist

布尔值,如果为True,直方图高度显示密度而非计数。

axlabel

设置x轴标签。

使用代码:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
data = np.random.randn(100)

# 创建图表
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制分布图
sns.distplot(data, bins=30, hist=True, kde=True, rug=True, 
             color='blue', norm_hist=True, axlabel='Data Values', 
             vertical=False, fit=None)

# 添加图例
plt.title('cjavapy Distribution Plot')
plt.legend(['Histogram', 'KDE', 'Rug Plot'])

# 使用 plt.draw() 显示画布
plt.draw()

# 显示图表
plt.show()

注意:distplot 函数已过时,在 seaborn v0.14.0 版本中移除。使用 displot(一个具有类似灵活性的图形级函数)或 histplot(一个用于显示直方图的轴级函数)替代。

2、使用 displot 和 histplot 绘制单变量分布

displothistplot 都是用于绘制单变量分布的强大工具。displot 是一个 figure-level 函数,提供了多种方式来展示单变量分布,包括直方图、核密度估计等。而 histplot 是一个 axis-level 函数,专门用于绘制直方图。

1)displot 和 histplot 的区别

displot 是一个更高层次的函数,提供了更多的灵活性,能够创建更复杂的分布图,比如分面图(facet grid)。histplot 则更专注于创建直方图,是绘制这类图的专用工具。

2)displot 常用参数及示例

参数

描述

data

用于绘图的数据集,通常是 Pandas 的 DataFrame。

x

指定 DataFrame 中用于绘制的列名。

kind

指定图表的种类,如 'hist', 'kde', 'ecdf' 等。

bins

直方图的柱数,仅当 kind='hist' 时有效。

kde

布尔值,表示是否在直方图上绘制核密度估计线,仅当 kind='hist' 时有效。

rug

布尔值,表示是否添加 'rug',在 x 轴上每个数据点的位置添加小细条。

color

设置图形的颜色。

height

设置图形的高度(英寸)。

aspect

设置图形的纵横比。

facet_kws

传递给 FacetGrid 的其他关键字参数。

使用示例:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 创建 Seaborn displot
sns.displot(data, kind='hist', bins=30, kde=True, rug=True, color='blue', height=5, aspect=1.5)

# 设置标题
plt.title('cjavapy with Histogram and KDE')

# 使用 plt.draw() 显示画布
plt.draw()

# 显示图表
plt.show()

3)histplot 常用参数及示例

参数

描述

data

数据集,可以是 DataFrame、数组、列表或类似对象。

x

指定数据集中用于绘图的列名(如果

data

是 DataFrame)。用于水平轴。

y

指定数据集中用于绘图的列名(如果

data

是 DataFrame)。用于垂直轴。

bins

指定直方图的箱子数量或边界。可以是整数、序列或字符串。

binwidth

指定每个箱子的宽度。

kde

布尔值,指定是否添加核密度估计(KDE)曲线。

color

指定绘图使用的颜色。

stat

指定如何计算每个箱子的高度。如 'count', 'frequency', 'density', 'probability'。

cumulative

布尔值,指定是否绘制累积直方图。

multiple

指定多个变量的直方图如何显示在一起。如 'layer', 'stack', 'fill', 'dodge'。

使用示例:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
data = np.random.normal(size=100)

# 创建直方图
sns.histplot(data=data, bins=20, kde=True, color='green', binwidth=0.5, cumulative=False)

# 添加标题
plt.title('cjavapy')

# 添加轴标签
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 使用 plt.draw() 显示画布
plt.draw()

# 显示图表
plt.show()

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