海运 |分布图

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的Python数据可视化库。它提供了一个用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。本文处理 seaborn 中用于检查单变量和双变量分布的分布图。在本文中，我们将讨论 4 种类型的分布图，即：

连接图
分布图
配对图
地毯图

除了提供不同类型的可视化图外，seaborn 还包含一些内置的数据集。我们将在本文中使用提示数据集。 “小费”数据集包含有关可能在餐厅用餐的人的信息，以及他们是否留下小费、年龄、性别等信息。让我们来看看它。

代码：

# import thr necessary libraries
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline
  
# to ignore the warnings 
from warnings import filterwarnings
  
# load the dataset
df = sns.load_dataset('tips')
  
# the first five entries of the dataset
df.head()

现在，让我们继续剧情。

分布图

它基本上用于单变量观察集并通过直方图将其可视化，即只有一个观察值，因此我们选择数据集的一个特定列。
句法：

distplot(a[, bins, hist, kde, rug, fit, ...])

例子：

# set the background style of the plot
sns.set_style('whitegrid')
sns.distplot(df['total_bill'], kde = False, color ='red', bins = 30)

输出：

解释：

KDE 代表Kernel Density Estimation ，这是 seaborn 中的另一种情节。
bins 用于设置绘图中所需的 bin 数量，它实际上取决于您的数据集。
color 用于指定绘图的颜色

现在看看这个，我们可以说给出的大部分账单都在 10 到 20 之间。

连接图

它用于绘制具有双变量和单变量图的两个变量的图。它基本上结合了两个不同的情节。
句法：

jointplot(x, y[, data, kind, stat_func, ...])

例子：

sns.jointplot(x ='total_bill', y ='tip', data = df)

输出：

sns.jointplot(x ='total_bill', y ='tip', data = df, kind ='kde')
# KDE shows the density where the points match up the most

解释：

kind 是一个变量，它可以帮助我们解决您希望如何可视化数据的事实。它有助于查看 joinplot 内部发生的情况。默认值为 scatter，可以是 hex、reg(regression) 或 kde。
x 和 y 是两个字符串，它们是列名，列包含的数据通过指定 data 参数来使用。
在这里，我们可以看到 y 轴上的小费和 x 轴上的总账单，以及两者之间的线性关系，这表明总账单随着小费的增加而增加。
```
pairplot(data[, hue, hue_order, palette, …])    
```
例子：
```
sns.pairplot(df, hue ="sex", palette ='coolwarm')
```
输出：

解释：
- 如果数据集，hue 设置条目之间的分类分隔。
- 调色板用于设计绘图。
地毯图
它将数组中的数据点绘制为轴上的棒状图。就像 distplot 一样，它需要一列。它不是绘制直方图，而是在整个绘图中创建破折号。如果将其与 joinplot 进行比较，您会发现jointplot 的作用是计算破折号并将其显示为箱。
句法：
```
rugplot(a[, height, axis, ax])  
```
例子：
```
sns.rugplot(df['total_bill'])
```
输出：

海运 |分布图

分布图

连接图

配对图

地毯图