sns.distplot()集合了matplotlib的hist()于sns.kdeplot()功能,增了rugplot分布观测显示与理由scipy库fit拟合参数分布的新颖用途 #参数如下 sns.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None…
#参数如下:sns.kdeplot(data,data2=None,shade=False,vertical=False,kernel='gau',bw='scott',gridsize=100,cut=3,clip=None,legend=True,cumulative=False,shade_lowest=True,cbar=False, cbar_ax=None, cbar_kws=None, ax=None, *kwargs) 主要用来绘制特征变量y值的分布,看看数据符合哪种分布 用的地...
正如Alex在评论中指出的那样，升级seaborn >= 0.11解决了这个问题。
sns.distplot方法是一种通过 seaborn 库来直观展示数据分布的工具。它的参数包括:1. data: 用于绘制数据集。可以是 pandas DataFrame 或 NumPy 数组。2. kde: 一个布尔值，决定是否添加核密度估计 (KDE) 曲线。默认为 True。3. hist: 另一个布尔值，决定是否绘制直方图。默认为 True。4. rug: 又...
g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2, legend=False); # PairGrid很灵活,但要快速查看数据集,使用pairplot()可以更容易。 # 此功能默认使用散点图和直方图,但会添加一些其他类型 # (目前,您还可以绘制对角线上的回归图和对角线上的KDE)。 sns.pairplot(iris, hue="species", height=2.5); ...
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5. 参数调整对 sns.histplot 绘图结果的影响 bins 参数:调整 bins 参数可以改变条形的数量,从而影响直方图的精细程度。 kde 参数:当 kde=True 时,会在直方图上叠加核密度估计曲线,以显示数据的连续分布。 fill 参数:当 fill=True 时,条形会被填充颜色,使图表更加直观。 hue 参数:使用 hue 参数可以根据某个变量...
sns.kdeplot(x,bw=2.0, shade=True) #bw为带宽 # 地毯图 sns.rugplot(x) # 直接将数据标记在坐标轴上 # 回归线图 sns.regplot() # 散点图附加回归线 # 热图 sns.heatmap(annot=True) # annot表示显示数值 # 另外补充几种常用图 # 饼图 ...
随笔分类 - 画图(sns,plt,plot) 1 2 下一页 画好坏样本分布图 摘要:即是分别画好用户的分数分布图、坏样本的分数分布图,如下图 首先,分数分布图应该使用sns.kdeplot(),2个分布图就将二者放在同一个图上,最后代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 阅读...