python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图

目录
  • 一、直方图distplot()
  • 二、密度图
    • 2.1 单个样本数据分布密度图

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

到此这篇关于python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图的文章就介绍到这了,更多相关python seaborn绘图 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python编程matplotlib绘图挑钻石seaborn小提琴和箱线图

    Python编程matplotlib绘图挑钻石seaborn小提琴和箱线图

    目录 箱线图 小提琴图 想不到大家都这么喜欢用python给女朋友挑钻石,所以我又写了个续. 如果看过之前一篇用python给女朋友挑钻石的文章,那么可以直接从箱线图开始读. seaborn是matplotlib的补充包,提供了一系列高颜值的figure,并且集成了多种在线数据集,通过sns.load_dataset()进行调用,可供学习,如果网络不稳定,可下载到本地,然后在调用的时候使用把cache设为True. 其中,diamonds数据集中包含了钻石数据,总计十项,分别是[重量/克拉]ca

  • Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    目录 一.seaborn概述 二.数据整理 01折线图 02柱形图 03直方图 三.绘图 01设定调色盘 02柱状图 03技术图 04点图 05箱型图 06小提琴图 一.seaborn概述 Seaborn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.详情请查阅官网:seaborn 二.数据整理 import seaborn as sns import numpy as np import matplotl

  • python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图

    python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图

    目录 一.直方图distplot() 二.密度图 2.1 单个样本数据分布密度图 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.RandomStat

  • Python seaborn数据可视化绘图(直方图,密度图,散点图)

    Python seaborn数据可视化绘图(直方图,密度图,散点图)

    目录 前言 一.直方图distplot() 二.密度图 1.单个样本数据分布密度图 2.两个样本数据分布密度图 三.散点图 1.jointplot()综合散点图 2.拆分综合散点图JointGrid() 3.pairplot()矩阵散点图 4.拆分综合散点图JointGrid() 前言 系统自带的数据表格,使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个DataFrame. print(sns.get_dataset_names()) #获取所有数据表名称 # ['ans

  • python绘制直方图和密度图的实例

    对于pandas的dataframe,绘制直方图方法如下: //pdf是pandas的dataframe, delta_time是其中一列 //xlim是x轴的范围,bins是分桶个数 pdf.delta_time.plot(kind='hist', xlim=(-50,300), bins=500) 对于pandas的dataframe,绘制概率密度图方法如下: //pdf是pandas的dataframe, delta_time是其中一列 pdf.delta_time.dropna().pl

  • 用python的seaborn画数值箱型图

    用python的seaborn画数值箱型图

    目录 一.概念介绍 二.数据展示 三.数据导入 四.画图 总结 一.概念介绍 箱型图(box-plot),又称为箱线图,盒型图,盒须图.在数据探索阶段或者描述性分析过程中,我们常常用于展示多类连续型数据的数值分布情况,便于类间对比和快速识别异常值. 在一幅箱型图中,一个连续数值序列构成一个盒子,如下所示. 每一个盒子主要展示的是数据的上四分位数Q1(25%),中位数(50%),下四分位数Q3(75%).划分异常值的界限我们称为上下极限,其离Q1,Q3分别是1.5IQR(IQR=Q3-Q1,称作四

  • Python数据分析之绘图和可视化详解

    Python数据分析之绘图和可视化详解

    一.前言 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.matplotlib和IPython社区进行合作,简化了从IPython shell(包括现在的Jupyter notebook)进行交互式绘图.matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG

  • Python绘图之二维图与三维图详解

    各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站"持久男" 1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x =

  • Python绘制散点密度图的三种方式详解

    Python绘制散点密度图的三种方式详解

    目录 方式一 方式二 方式三 方式一 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from matplotlib import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"fo

  • 详解Python使用Plotly绘图工具，绘制甘特图

    详解Python使用Plotly绘图工具，绘制甘特图

    今天来讲一下如何使用Python 的绘图工具Plotly来绘制甘特图的方法 甘特图大家应该了解熟悉,就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 我们今天来学习一下,如何使用ployly来绘制甘特图 绘制甘特图的函数为Plotly.figure_factoryz中create_gantt方法 通过参数事件Task,开始Start,结束Finish的时间的数据来绘制甘特图 import plotly as py import plotly.figure_factory as ff pypl

随机推荐