sns.distplot参数说明

sns.distplot函数是Seaborn库中用来绘制单变量分布图的函数。它的主要参数如下：

1. a: 要绘制分布图的一维数组或Series，必选参数。
2. bins: 直方图的箱子数量，可选参数，默认为10。
3. hist: 是否绘制直方图，可选参数，默认为True。
4. kde: 是否绘制密度曲线，可选参数，默认为True。
5. rug: 是否绘制数据的小细条，可选参数，默认为False。
6. fit: 是否拟合一个参数分布，并且绘制拟合曲线，可选参数，默认为True。
7. color: 绘图颜色，可选参数。
8. label: 图例标签，可选参数。
9. vertical: 是否将直方图垂直绘制，可选参数，默认为True。
10. norm_hist: 是否将直方图的高度标准化为密度，可选参数，默认为False。
11. ax: 接受一个Matplotlib的Axes对象，可选参数。如果没有指定，则使用当前活动的Axes对象。

需要注意的是，Seaborn库中的distplot函数在最新版本中已经被弃用，建议使用displot函数替代。具体用法与参数含义与distplot函数基本相同。

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sns.displot参数说明

sns.distplot()是seaborn库中用于绘制直方图和核密度估计图的函数。它可以接受多个参数来调节图形的显示效果。以下是对一些常用参数的说明：

- x：要绘制的数据，可以是一维数组、Series或DataFrame的列。
- hist：是否显示直方图，默认为True。可以设置为False来隐藏直方图。
- kde：是否显示核密度估计，默认为True。可以设置为False来隐藏核密度估计曲线。
- rug：是否显示数据点，默认为False。可以设置为True来在x轴上显示数据点的分布情况。
- bins：直方图的箱子数量，默认为自动选择。可以设置为整数来指定箱子的数量。
- hist_kws：直方图的参数设置，可以传递一个字典来设置直方图的颜色、边框等属性。
- kde_kws：核密度估计曲线的参数设置，可以传递一个字典来设置曲线的颜色、线型等属性。
- rug_kws：数据点的参数设置，可以传递一个字典来设置数据点的颜色、大小等属性。

通过调节这些参数，可以根据需要来绘制不同样式的直方图和核密度估计图。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [可视化--Seaborn](https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/88942338)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [sns.distplot()](https://blog.csdn.net/weixin_55000908/article/details/127093668)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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