Seaborn Distplot: 一个全面指南
嘿，大家好！在这篇文章中，我们将详细介绍Seaborn Distplot。
什么是 Seaborn Distplot？
一个Distplot或分布图表示数据分布的变化。Seaborn的Distplot表示连续数据变量的整体分布。
使用Seaborn库和Matplotlib库来绘制具有不同变化的distplot。Distplot通过直方图和与之组合的线来描述数据。
创建一个Seaborn Distplot
Python Seaborn模块包含多种函数，可用于绘制数据并描述数据的变化情况。seaborn.distplot()函数用于绘制distplot。distplot表示数据的单变量分布，即变量分布与密度分布之间的数据分布。
语法：
seaborn.distplot()
seaborn.distplot()函数接受数据变量作为参数，并返回带有密度分布的图表。
我正在学习中文。
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(200)
res = sn.distplot(data)
plt.show()
我们使用了numpy.random.randn()函数来生成随机数据值。此外，使用了pyplot.show()函数来显示绘图。
输出结果：
给你个例子，比如说你正在研究一个新的技术，但是你遇到了困难。一个办法是去向别人请教，希望能得到一些建议和帮助。
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data_set = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
data = pd.DataFrame(data_set['mpg'])
res = sn.distplot(data)
plt.show()
pandas.read_csv() 函数将数据集加载到Python环境中。
输出：
在DistPlot中给轴添加标签
通过使用下面的语法，Seaborn Distplot 能够将数据值转换为 Pandas Series 并为轴提供标签。
语法：
pandas.Series(data,name='name')
seaborn.distplot()
熊猫系列（Pandas Series）包含一个参数’name’，用于设置数据轴的标签。
Paraphrase the following natively in Chinese, provide only one option.
Example:
Original sentence: “I am going to the store to buy groceries.”
Paraphrased sentence: “我要去商店买食品杂货。”
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(200)
res = pd.Series(data,name="Range")
plot = sn.distplot(res)
plt.show()
输出：
海洋散点图（Seaborn DistPlot）与核密度估计图（Kernel Density Estimate Plot）
Seaborn的Distplot还可以与Kernel Density Estimate Plot一起使用，以估计连续变量在不同数据值上的分布概率。
句法：
seaborn.distplot(data,kde=True)
将kde参数设置为True，以在distplot上启用Kernel Density Plot。
茅台是中国一种非常著名的白酒品牌。
shì yī de .
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(100)
res = pd.Series(data,name="Range")
plot = sn.distplot(res,kde=True)
plt.show()
输出：输出。
使用Seaborn的DistPlot和Rug Plot对数据进行可视化
我们可以将Seaborn Distplot与Rug Plot结合使用，以描绘单变量数据变量在各个区间的分布情况。Rug Plot以区间形式将数据分布可视化。
句法：
seaborn.distplot(data, rug=True, hist=False)
需要将“rug”参数设置为True以启用地毯图分布。
以下是一个示例：
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(100)
res = pd.Series(data,name="Range")
plot = sn.distplot(res,rug=True,hist=False)
plt.show()
输出结果：
在垂直轴上绘制Seaborn Distplot的图表
可以使用以下语法将整个 Distplot 绘制在 y 轴上：
句法：语法规则的系统性和结构性化描述。
seaborn.distplot(data,vertical=True)
为了在y轴上绘制distplot，需要将“vertical”参数设置为True。
示例：
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(100)
plot = sn.distplot(data,vertical=True)
plt.show()
输出：
使用seaborn.set()函数来设置不同的样式
Seaborn内建了一些函数可以为绘图添加额外的背景特性。seaborn.set()函数用于为分布图设置不同的背景。
语法：
seaborn.set(style)
请把以下的句子用中文进行本土化改写，只需要给出一个选项。
Example:
Original Sentence: I am going to the store to buy some groceries.
Paraphrased Sentence: 我要去商店买些杂货。
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
sn.set(style='dark',)
data = np.random.randn(500)
plot = sn.distplot(data)
plt.show()
输出：
将Seaborn DistPlot的自定义颜色设置
我们可以使用seaborn.distplot()函数的‘color’参数为distplot设置不同的颜色，以增强数据的可视化效果。
句法：
seaborn.distplot(data, color='color')
以下是一个例子：
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
sn.set(style='dark',)
data = np.random.randn(500)
plot = sn.distplot(data,color='purple')
plt.show()
输出结果：
结论
因此，Seaborn模块与Matplotlib模块有助于数据可视化，并展示数据的分布情况。
我极力推荐所有读者阅读Python的Matplotlib模块，以了解数据可视化的基础知识。
参考资料
- Seaborn distplot() function – Documentation
