Python数据分析25——seaborn可视化（二）之单变量分布图

最新推荐文章于 2024-03-05 01:00:00 发布
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#seaborn #单变量分布图 #可视化 #Python #数据分析

本文介绍如何使用seaborn库在Python中绘制单变量分布图，包括直方图、密度图和毛毯图。通过实例展示了如何导入小费数据集，利用total_bill列创建直方图并嵌套密度图，以及调整bins参数。同时，探讨了kdeplot()和rugplot()函数在绘制密度图和毛毯图时的应用。

seaboard绘制单变量分布图

接下来，会用到seaborn模块中自带的小费数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

导入小费数据集。并新建一个DataFrame对象。

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

在这里插入图片描述下面利用total_bill的金额绘制直方图并且嵌套一个对应的密度图。

sns.set(color_codes=True)
sns.distplot(tips['total_bill'])

在这里插入图片描述
现在，绘制毛毯图，并且用bins参数设置分段,下面的kde指代的是密度图的线。

sns.distplot(tips['total_bill'], bin
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