python使用seaborn绘图直方图displot,密度图,散点图

一、直方图distplot()

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd

fig = plt.figure(figsize=(12, 5))
ax1 = plt.subplot(121)
rs = np.random.randomstate(10)  # 设定随机数种子
s = pd.series(rs.randn(100) * 100)
sns.distplot(s, bins=10, hist=true, kde=true, rug=true, norm_hist=false, color='y', label='distplot', axlabel='x')
plt.legend()

ax1 = plt.subplot(122)
sns.distplot(s, rug=true,
             hist_kws={"histtype": "step", "linewidth": 1, "alpha": 1, "color": "g"},  # 设置箱子的风格、线宽、透明度、颜色,风格包括：'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'
             kde_kws={"color": "r", "linewidth": 1, "label": "kde", 'linestyle': '--'},   # 设置密度曲线颜色，线宽，标注、线形
             rug_kws={'color': 'r'})  # 设置数据频率分布颜色
plt.show()

函数及参数介绍：

distplot(a, bins=none, hist=true, kde=true, rug=false, fit=none,hist_kws=none, 
	 	 kde_kws=none, rug_kws=none, fit_kws=none, color=none,  vertical=false, 
		 norm_hist=false, axlabel=none, label=none, ax=none)

• a 数据源
• bins 箱数hist、kde、rug 是否显示箱数、密度曲线、数据分布，默认显示箱数和密度曲线不显示数据分析
• {hist,kde,rug}_kws 通过字典形式设置箱数、密度曲线、数据分布的各个特征
• norm_hist 直方图的高度是否显示密度，默认显示计数,如果kde设置为true高度也会显示为密度
• color 颜色
• vertical 是否在y轴上显示图标，默认为false即在x轴显示，即竖直显示
• axlabel 坐标轴标签
• label 直方图标签

二、密度图

2.1 单个样本数据分布密度图

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