seaborn中的kde
时间: 2023-09-24 13:02:31 浏览: 72
在Seaborn中,KDE(Kernel Density Estimation)是一种基于数据生成概率密度函数图形化展示的方法。通过KDE,我们可以了解数据的分布情况以及数据集中的峰值与波峰,进而更好地进行数据分析和建模。
在Seaborn中,我们可以使用`distplot`函数来绘制KDE图。例如,以下代码将绘制出一个KDE图和直方图:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set_style('darkgrid')
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100)
sns.distplot(data, hist=True, kde=True)
```
其中,`hist=True`表示绘制直方图,`kde=True`表示绘制KDE图。我们还可以通过调整`bins`参数来控制直方图的箱子数量,例如`bins=20`将绘制20个箱子的直方图。
除了`distplot`函数,Seaborn还提供了其他一些用于绘制KDE图的函数,例如`kdeplot`和`jointplot`等。
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tensorflow seaborn
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库,它提供了一个高级接口,用于绘制具有吸引力的统计图形。Seaborn在大多数情况下可以更容易地制作出具有吸引力的图形,而Matplotlib则可以制作出更多特色的图形。可以将Seaborn视为Matplotlib的补充。\[1\]
关于Seaborn的案例应用,下面是一个使用Seaborn绘制统计图形的示例代码:
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(palette="muted", color_codes=True)
rs = np.random.RandomState(10)
d = rs.normal(size=100)
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True)
plt.title('seaborn: statistical data visualization')
sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes\[0, 0\])
sns.distplot(d, hist=False, rug=True, color="r", ax=axes\[0, 1\])
sns.distplot(d, hist=False, color="g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes\[1, 0\])
sns.distplot(d, color="m", ax=axes\[1, 1\])
plt.show()
```
这段代码使用Seaborn绘制了四个统计图形,包括直方图、核密度图、带有阴影的核密度图和带有阴影的直方图。\[2\]
关于Seaborn的更多详细攻略和使用方法,可以参考相关文章。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Py之seaborn:seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/80217906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
seaborn distplot
Seaborn distplot函数是一种用于绘制单变量分布的函数,它将观测值的分布表示为直方图和核密度估计。该函数可以接收多个参数,例如数据集、颜色、标签和统计方法等。以下是一个简单的示例:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.randn(100)
# 绘制直方图和核密度估计图
sns.distplot(x, color='green', kde=True, rug=True)
# 显示图形
sns.plt.show()
```
在这个例子中,我们生成了一个长度为100的随机数据集,并使用distplot函数绘制了它的分布图。我们还设置了颜色为绿色,并启用了核密度估计和rug样式。
通过使用seaborn库的distplot函数,我们可以轻松地可视化单变量分布,以更好地了解数据的分布情况。