seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化,本文以jupyter notebook为编辑工具,针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot,对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
sns.kdeplot(x,y,shade=True) cbar:参数若为True,则会添加一个颜色棒(颜色帮在二元kde图像中才有) sns.kdeplot(x,y,shade=True,cbar=True) 接下来,我们接着学习功能更为强大的distplot distplot displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能,增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟...
ax2=sns.kdeplot(virginica.sepal_width,virginica.sepal_length,cmap='Greens', shade=True, shade_lowest=False) 三、rugplot rugplot的功能非常朴素,用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况,即不添加任何数学意义上的拟合,单纯的将记录值在坐标轴上表现出来,相对于kdeplot,其可以展示原始的数据离散分布情况...
df=sns.load_dataset("anscombe")df.head()# sns.load_dataset("anscombe")表示:加载Anscombe示例数据集# seaborn内置了不少样例数据,为dataframe类型, df = sns.load_dataset("anscombe")即读取“anscombe”样例数据,如果要查看数据,可以使用类似df.head()命令查看。 2. Kdeplot ( 核密度估计图 ) """Differe...
二、kdeplot 对于单变量和双变量进行核密度估计,并可视化,参数表如下: kdeplot参数表 1 2 3 4 5 6 7 8 importnumpy as np importseaborn as sns importmatplotlib.pyplot as plt sns.set(color_codes=True) %matplotlib inline mean=[0,2] cov=[(1,0.5),(0.5,1)] ...
同一图上的对偶二元Kdeplot 是一种数据可视化技术,用于展示两个变量之间的关系。Kdeplot是Kernel Density Estimation(核密度估计)的缩写,它通过在数据点周围创建一系列核函数,并将它们叠加在一起来估计变量的概率密度函数。对偶二元Kdeplot则是在同一图上同时展示两个变量的核密度估计。 对偶二元Kdeplot的优势在于能够直...
使用geopandas绘制热图(kdeplot)是一种在地理信息系统(GIS)领域中常用的数据可视化方法。geopandas是一个基于pandas库的扩展,它提供了处理地理空间数据的功能。kdeplot是seaborn库中的一个函数,用于绘制核密度估计图。 热图是一种用颜色来表示数据密度的可视化方式。在地理信息系统中,热图可以用来显示某一区域内的数据分...
Python的seaborn.kdeplot函数主要用于数据可视化区域,特别是天然适用于展示数据分布情况。具体来说,此函数用于生成核密度估计(KDE)图,这种图能够反映单变量或双变量的数据密度分布。通过这种方式,kdeplot提供了一种细腻且直观的手段来查看数据在数值区间内的分布情况,从而发现数据的潜在结构与分布特征。进一步,它让数据分析...
Python中的KDEPlot函数参数详解 KDEPlot函数是seaborn库中的一种数据可视化函数,用于绘制核密度估计曲线。核密度估计是一种非参数统计方法,用于估计概率密度函数的曲线。在seaborn库中,KDEPlot函数有多个参数可以调整,以实现不同的效果。 KDEPlot函数的参数介绍 ...
核函数密度估计图kdeplot(),该图主要用来拟合并绘制单变量或双变量核密度估计值。 函数原型 seaborn.kdeplot(data, data2=None, shade=False, vertical=False, kernel='gau', bw='scott', gridsize=100, cut=3, clip=None, legend=True, cumulative=False, ...