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# Seaborn 分布图
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> 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/](https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/)
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通过 Seaborn 分布图，您可以显示带有线条的直方图。 这可以以各种变化形式显示。 我们将 Seaborn 与 Python 绘图模块 Matplotlib 结合使用。
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分布图绘制观测值的单变量分布。 `distplot()`函数将 Matplotlib `hist`函数与 Seaborn `kdeplot()`和`rugplot()`函数结合在一起。
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## 示例
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### 分布图示例
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下图显示了一个简单的分布。 它使用`random.randn()`创建随机值。如果您也手动定义值，它将起作用。
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns, numpy as np
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sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0)
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x = np.random.randn(100)
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ax = sns.distplot(x)
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plt.show()
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```
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### 分布图示例
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您可以显示分布图的各种变化。 我们使用`pylab`模块中的`subplot()`方法来一次显示 4 种变化。
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通过更改`distplot()`方法中的参数，您可以创建完全不同的视图。 您可以使用这些参数来更改颜色，方向等。
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns, numpy as np
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from pylab import *
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sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0)
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x = np.random.randn(100)
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subplot(2,2,1)
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ax = sns.distplot(x)
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subplot(2,2,2)
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ax = sns.distplot(x, rug=False, hist=False)
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subplot(2,2,3)
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ax = sns.distplot(x, vertical=True)
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subplot(2,2,4)
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ax = sns.kdeplot(x, shade=True, color="r")
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plt.show()
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```
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[下载示例](https://gum.co/mpdp)
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### Seaborn 分布
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您也可以在直方图中显示 Seaborn 的标准数据集。这是一个很大的数据集，因此仅占用一列。
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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titanic=sns.load_dataset('titanic')
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age1=titanic['age'].dropna()
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sns.distplot(age1)
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plt.show()
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```
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### 分布图容器
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如果您想更改桶的数量或隐藏行，也可以。当调用方法`distplot()`时，您可以传递箱数并告诉直线（kde）不可见。
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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titanic=sns.load_dataset('titanic')
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age1=titanic['age'].dropna()
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sns.distplot(age1,bins=30,kde=False)
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plt.show()
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```
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### Seaborn 不同的绘图
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下面的示例显示了其他一些分布图示例。 您通过`grid(True)`方法调用激活了一个网格。
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```py
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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titanic=sns.load_dataset('titanic')
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age1=titanic['age'].dropna()
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fig,axes=plt.subplots(1,2)
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sns.distplot(age1,ax=axes[0])
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plt.grid(True)
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sns.distplot(age1,rug=True,ax=axes[1])
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plt.show()
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```
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[下载示例](https://gum.co/mpdp) |