Seaborn-观测值分布

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的数据可视化库，它提供了一种高度交互式界面，可用于制作各种可视化效果。其中之一就是观测值分布的绘图。

导入 Seaborn

正常情况下，我们需要先安装 Seaborn 库。安装完成后，我们需要通过以下方式导入库：

import seaborn as sns

绘制观测值分布图

观测值分布图是 Seaborn 中一个重要的统计图表类型之一。在 Seaborn 中，我们可以通过以下几种方式来绘制观测值分布图：

distplot()

distplot() 函数可以绘制数值型变量的单变量分布图，图中横轴为变量，纵轴为密度、频率等。例如：

sns.distplot(df['column'], kde=True, rug=True)

其中，df 是数据框，column 是数据框中的某一列。kde 和 rug 参数可以控制是否绘制密度曲线和 rug plot。

kdeplot()

kdeplot() 函数可以绘制单变量或双变量的密度曲线图，图中横轴和纵轴为变量。例如：

sns.kdeplot(df['column'])

其中，df 是数据框，column 是数据框中的某一列。

jointplot()

jointplot() 函数可以绘制双变量分布图，它同时展示了两个变量的单变量分布和双变量分布情况。例如：

sns.jointplot(x='column_1', y='column_2', data=df, kind='hex')

其中，column_1 和 column_2 分别表示数据框 df 中的两列，kind 参数为图表类型，可以选择 'scatter'、'reg'、'resid'、'kde'、'hex' 等。

总结

Seaborn 的观测值分布图在实际数据分析中是非常有用的。通过 distplot()、kdeplot() 和 jointplot() 这些函数，我们可以绘制出各种类型的观测值分布图，掌握它们的使用方法对于数据分析工作非常重要。