Como traçar uma distribuição no seaborn: com exemplos

Você pode usar os seguintes métodos para traçar uma distribuição de valores em Python usando a biblioteca de visualização de dados do mar :

Método 1: traçar a distribuição usando o histograma

 sns. displot (data)

Método 2: traçar a distribuição usando a curva de densidade

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

Método 3: traçar a distribuição usando histograma e curva de densidade

 sns. displot (data, kde= True )

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática.

Exemplo 1: traçando a distribuição usando um histograma

O código a seguir mostra como traçar a distribuição de valores em um array NumPy usando a função displot() em 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)

O eixo X exibe os valores da distribuição e o eixo Y exibe a contagem de cada valor.

Para alterar o número de compartimentos usados no histograma, você pode especificar um número usando o argumento 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 ) 

Exemplo 2: Traçando a Distribuição Usando a Curva de Densidade

O código a seguir mostra como traçar a distribuição de valores em um array NumPy usando uma curva de densidade:

 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 ')

O eixo x exibe os valores da distribuição e o eixo y exibe a frequência relativa de cada valor.

Observe que kind=’kde’ diz ao seaborn para usar a estimativa de densidade do kernel , que produz uma curva suave que resume a distribuição dos valores de uma variável.

Exemplo 3: Traçando a distribuição usando o histograma e a curva de densidade

O código a seguir mostra como traçar a distribuição de valores em um array NumPy usando um histograma com uma curva de densidade sobreposta:

 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 )

O resultado é um histograma com uma curva de densidade sobreposta.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa para a função seaborn displot() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns usando o Seaborn:

Como adicionar um título aos gráficos Seaborn
Como alterar o tamanho da fonte em gráficos Seaborn
Como ajustar o número de ticks nos gráficos do Seaborn