Seaborn-内核密度估计

Seaborn是Python中基于Matplotlib的数据可视化库，内置了许多统计图形，其中之一便是内核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）。

什么是内核密度估计？

内核密度估计是一种概率密度函数的非参数估计方法，它通过在每个数据点处放置一个和函数的核（通常为高斯核），然后对它们进行加权并进行归一化来获得概率密度函数。该方法可以用于估计样本分布的概率密度函数。

如何使用Seaborn实现内核密度估计？

Seaborn中提供了distplot()函数来绘制直方图和KDE曲线。distplot()函数自动将直方图和KDE曲线结合在一起，并可设置是否显示某一部分。

以下是一个示例代码：

import seaborn as sns
import numpy as np

sns.set_style('darkgrid')
sns.distplot(np.random.randn(500), kde=True, hist=True, rug=True);

该代码将绘制一个由KDE曲线和直方图组成的图像。其中，np.random.randn(500)为生成500个随机数的正态分布。

Seaborn的KDE绘制参数

在Seaborn中，可以通过KDE绘图的一些参数来控制其行为，下面介绍一些常用参数：

• kde: 是否绘制KDE曲线，默认为True
• hist: 是否绘制直方图，默认为True
• rug: 在X轴上为每个观测值生成一个小“毛毯”，默认为False
• bins: 用于计算直方图的箱数
• color: 控制KDE曲线和直方图的颜色
• label: 为KDE曲线和直方图添加标签

总结

内核密度估计是一种概率密度函数的非参数估计方法，它可以用于估计样本分布的概率密度函数。在Seaborn中，通过使用distplot()函数，我们可以很容易地绘制KDE曲线和直方图。通过调整KDE绘图的参数，我们可以控制它们的行为和外观。