sns.kdeplot(x,cut=0) #cut:参数表示绘制的时候,切除带宽往数轴极限数值的多少(默认为3) 1. sns.kdeplot(x,cumulative=True)#cumulative :是否绘制累积分布 1. sns.kdeplot(x,cumulative = True,shade=True,color = 'r') #shade:若为True,则在kde曲线下面的区域中进行阴影处理,color控制曲线及阴影的颜色...
save_pic_filename='sns_kdeplot_5.png'plt.figure(figsize=(8,4))sns.kdeplot(data=geyser,x="waiting",y="duration",fill=True,thresh=0,levels=100,cmap="mako",)plt.savefig(save_pic_filename,dpi=600)plt.close() 这里的代码新增了两个参数,thresh和levels thresh:绘制等高线的最低iso比例级别。...
通过调整KDEPlot函数的参数,可以实现不同样式的核密度估计曲线的绘制。例如可以改变曲线的颜色、宽度、带宽等参数,以满足不同需求。同时,KDEPlot函数也支持绘制累积密度函数,帮助分析数据的分布情况。在数据可视化中,KDEPlot函数是一个非常实用的工具,能够直观地展示数据的分布特征。
1, 100) for i in range(1, 5)} df = pd.DataFrame(data) ## 绘图 sns.boxplot(data=df)...
# plot both tables fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(15,5)) # discrete plot ax[0].bar(X_discrete, discrete_uniform_pmf) ax[0].set_xlabel("X") ax[0].set_ylabel("Probability") ax[0].set_title("Discrete Uniform Distribution") ...
直方图 绘图语法:sns.distplot(a=目标特征列, label='XX',kde=False/True);kde=True可以同时绘出密度线;label参数可选,针对多个数据绘制对比图时用以区分数据,具体效果见下面的分组直方图 单变量密度图绘图语法:sns.kdeplot(data=目标特征列, label='XX',shade=True);label参数可选,针对多个数据绘制对比图时用...
从函数的参数可知,通过该函数,可以实现三种图形的合成,分别是直方图(hist参数)、核密度曲线(kde参数)以及指定的理论分布密度曲线(fit参数)。 sns.kdeplot(x, color='#098154',# Line colorfill=True,# Fill area under the curvelinewidth=1,# Line widthlinestyle='--'# Line style) ...
参数notch可以指定是否有缺口,值为True时有缺口。 创建多个图形 importmatplotlib.pyplotasplt plt.subplot(121) sns.scatterplot(x='Mes', y='deep learning', hue='categorical', data=df) plt.title('Deep learning') plt.subplot(122) sns.scatterplot(x='Mes',y='machine learning', hue='categorical'...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据,以data为例 data = ... # 绘制核密度估计图 sns.kdeplot(data['column_name'], color='blue', bw_adjust=0.2) # 显示图形 plt.show() 通过以上步骤,就可以使用seaborn.kdeplot函数绘制出符合要求的核密度估计图。