sns.kdeplot: data:DataFrame 或数据集,指定数据来源。 x:x轴数据名称。 y:y轴数据名称。 fill:是否填充曲线下方区域。 color:字符串或颜色代码,指定曲线颜色。 alpha:控制曲线透明度。 hue:根据某个分类变量进行分组绘制不同颜色的密度曲线 密度图案例 tips: 餐饮小费数据集 - total_bill:账单金额 - tip:小费...
sns.kdeplot(x,cumulative = True,shade=True,color = 'r',vertical = True)#vertical:表示以X轴进行绘制还是以Y轴进行绘制 1. 二元Kde图像 y=np.random.randn(100) sns.kdeplot(x,y,shade=True,cbar = 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) 1. 2. 二、distpl...
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。...
默认情况下,kdeplot使用高斯核,但您可以选择其他类型的核,如triangular、epanechnikov等。 # 使用不同的 kernelsns.kdeplot(data,kernel='triangular',label='Triangular')sns.kdeplot(data,kernel='epanechnikov',label='Epanechnikov',linestyle='--')plt.title("KDE Plot with Different Kernels")plt.legend()plt...
matplotlib默认参数绘制boxplot，import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as...
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。
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) ...
sns.distplot(iris["sepal_length"]) distplot 提供了参数来调整直方图和核密度估计图。例如,设置 kde=False 则可以只绘制直方图,或者 hist=False 只绘制核密度估计图。 (2)核密度估计图 kdeplot 当然,kdeplot 可以专门用于绘制核密度估计图,其效果和 distplot(hist=False) 一致,但 kdeplot 拥有更多的自定义设置...
fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))sns.distplot(df["age"],bins=[0,20,40,60,80,100],hist=True,kde=False,ax=axes[0]) sns.distplot(df["age"],bins=[0,20,40,60,80,100],hist=False,kde=True,ax=axes[1]) sns.kdeplot(df["age"],shade=True,vertical=False) #核密度曲线 ...