python kdeplot 案例

下面是一个使用 seaborn 库的 kdeplot 函数绘制密度图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制密度图
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", fill=True)

# 设置图形属性
plt.title("Total Bill Density Plot")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Density")
plt.show()

这个示例代码加载了 seaborn 库中自带的 "tips" 数据集，然后使用 kdeplot 函数绘制了 "total_bill" 列的密度图。同时，还使用了 hue 参数来区分 "time" 列的取值，fill 参数用来填充密度图下方的区域。最后，通过设置标题、坐标轴标签等属性，生成了一个美观的密度图。

相关问题

python数据可视化案例

以下是几个Python数据可视化的案例：

1. 折线图：折线图用于展示数据的变化趋势。可以使用matplotlib库来创建折线图。下面是一个使用matplotlib库创建折线图的案例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
values = np.cumsum(np.random.randn(1000, 1))

# 绘制折线图
plt.plot(values)
plt.show()

2. 热力图：热力图用于展示矩阵中每个值的颜色数据。可以使用seaborn库来创建热力图。下面是一个使用seaborn库创建热力图的案例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"])

# 创建热力图
p1 = sns.heatmap(df)

3. 核密度估计图：核密度估计图用于可视化一个或多个组的数值变量的分布。可以使用seaborn库和matplotlib库来创建核密度估计图。下面是一个使用seaborn库和matplotlib库创建核密度估计图的案例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=False)

# 创建核密度估计图
sns.kdeplot(df['sepal_width'])
plt.show()

以上是几个Python数据可视化的案例，根据具体需求选择合适的可视化方法来展示数据。

有没有一套完整的python大数据可视化系统的案例带源码

是的，以下是一个完整的Python大数据可视化系统案例，包括源代码和数据集：

数据集：Wine Reviews 数据集（来源于Kaggle）

目标：使用Python进行数据可视化和探索性数据分析，通过各种图表和图形来了解数据集中的信息和趋势。

技术栈：Python（Pandas，Matplotlib，Seaborn）

代码：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 导入数据集
wine_df = pd.read_csv('winemag-data_first150k.csv', index_col=0)

2. 数据集概览

# 显示数据集前5行
wine_df.head()

# 数据集大小
wine_df.shape

# 数据集列信息
wine_df.info()

# 数据集描述性统计
wine_df.describe()

3. 单变量分析

# 频率分布表
wine_df['points'].value_counts()

# 频率分布图
sns.countplot(x='points', data=wine_df)

# 密度图
sns.kdeplot(wine_df['points'], shade=True)

# 直方图
plt.hist(wine_df['points'], bins=20)

4. 双变量分析

# 散点图
sns.scatterplot(x='points', y='price', data=wine_df)

# 折线图
wine_df.groupby('points')['price'].mean().plot()

# 箱线图
sns.boxplot(x='points', y='price', data=wine_df)

# 热力图
sns.heatmap(wine_df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

5. 多变量分析

# 散点矩阵图
sns.pairplot(wine_df[['points', 'price', 'province', 'variety']], hue='province')

# 多变量箱线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
sns.boxplot(x='variety', y='price', hue='province', data=wine_df[wine_df['price']<100], ax=ax)
plt.xticks(rotation=90)

以上就是一个完整的Python大数据可视化系统案例，包括数据集导入、数据集概览、单变量分析、双变量分析和多变量分析。通过这些图表和图形，可以更好地理解数据集中的信息和趋势。