Jak wykreślić rozkład w seaborn: z przykładami

Możesz użyć następujących metod, aby wykreślić rozkład wartości w Pythonie za pomocą biblioteki wizualizacji danych seaborn :

Metoda 1: Wykreśl rozkład za pomocą histogramu

 sns. displot (data)

Metoda 2: Wykreśl rozkład za pomocą krzywej gęstości

 sns. displot (data, kind=' kde ')

Metoda 3: Wykreśl rozkład za pomocą histogramu i krzywej gęstości

 sns. displot (data, kde= True )

Poniższe przykłady pokazują, jak zastosować każdą metodę w praktyce.

Przykład 1: Wykreślanie rozkładu za pomocą histogramu

Poniższy kod pokazuje, jak wykreślić rozkład wartości w tablicy NumPy za pomocą funkcji displot() w seaborn:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram to visualize distribution of values
sns. displot (data)

Oś X wyświetla wartości rozkładu, a oś Y wyświetla liczbę każdej wartości.

Aby zmienić liczbę pojemników używanych na histogramie, możesz określić liczbę za pomocą argumentu bins :

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram using 10 bins
sns. displot (data, bins= 10 ) 

Przykład 2: Wykreślanie rozkładu przy użyciu krzywej gęstości

Poniższy kod pokazuje, jak wykreślić rozkład wartości w tablicy NumPy za pomocą krzywej gęstości:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create density curve to visualize distribution of values
sns. displot (data, kind=' kde ')

Oś x wyświetla wartości rozkładu, a oś y wyświetla względną częstotliwość każdej wartości.

Zauważ, że kind=’kde’ mówi seabornowi, aby użył szacowania gęstości jądra , co daje gładką krzywą podsumowującą rozkład wartości zmiennej.

Przykład 3: Wykreślanie rozkładu przy użyciu histogramu i krzywej gęstości

Poniższy kod pokazuje, jak wykreślić rozkład wartości w tablicy NumPy za pomocą histogramu z nałożoną krzywą gęstości:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram with density curve overlaid to visualize distribution of values
sns. displot (data, kde= True )

Rezultatem jest histogram z nałożoną krzywą gęstości.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji seaborn displot() można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania za pomocą seaborn:

Jak dodać tytuł do działek Seaborn
Jak zmienić rozmiar czcionki w wykresach Seaborn
Jak dostosować liczbę kleszczy na działkach Seaborn