sns.histplot 不等距分箱

`sns.histplot`函数默认使用等距分箱，即将数据划分成相等间隔的区间。如果需要使用不等距分箱，可以使用参数`binwidth`或`binrange`来自定义分箱的边界。

对于`binwidth`参数，可以指定分箱的宽度，然后根据数据的最大值和最小值自动计算出边界。例如：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制直方图并使用不等距分箱
sns.histplot(data=df, x='column_name', binwidth=5)

这将把数据划分成宽度为5的不等距分箱。

对于`binrange`参数，可以手动指定分箱的边界。例如：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制直方图并使用不等距分箱
sns.histplot(data=df, x='column_name', binrange=(0, 100, 200, 300, 400, 500))

这将把数据划分成边界为0、100、200、300、400和500的不等距分箱。

相关问题

sns.histplot分箱

sns.histplot函数可以用来绘制直方图，但是默认情况下不会进行分箱。如果需要进行分箱，可以使用参数`bins`来指定分箱数量，例如：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制直方图并进行分箱
sns.histplot(data=df, x='column_name', bins=10)

其中`column_name`为数据中需要绘制直方图的列名，`bins`为分箱数量。这样可以将数据划分成10个区间，并绘制直方图。如果需要自定义分箱的边界，可以使用参数`binwidth`或`binrange`。

# 设置子图 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10)) # 绘制分布密度图 sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="PM10", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="SO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="NO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="CO", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="O3", bins=20, kde=True) plt.show()优化这段代码，各可视化结果分别显示在子图中

以下是优化后的代码，其中每个子图都有标题，x轴标签和y轴标签:

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

# 读取数据
data = pd.read_excel('北京市空气数据.xlsx',usecols=['PM2.5','PM10','SO2','NO2','CO','O3'])

# 设置子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10))

# 绘制子图
sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True, ax=axs[0,0])
axs[0,0].set_title("PM 2.5 Distribution")
axs[0,0].set_xlabel("PM 2.5")
axs[0,0].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="PM10", bins=20, kde=True, ax=axs[0,1])
axs[0,1].set_title("PM 10 Distribution")
axs[0,1].set_xlabel("PM 10")
axs[0,1].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="SO2", bins=20, kde=True, ax=axs[0,2])
axs[0,2].set_title("SO2 Distribution")
axs[0,2].set_xlabel("SO2")
axs[0,2].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="NO2", bins=20, kde=True, ax=axs[1,0])
axs[1,0].set_title("NO2 Distribution")
axs[1,0].set_xlabel("NO2")
axs[1,0].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="CO", bins=20, kde=True, ax=axs[1,1])
axs[1,1].set_title("CO Distribution")
axs[1,1].set_xlabel("CO")
axs[1,1].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="O3", bins=20, kde=True, ax=axs[1,2])
axs[1,2].set_title("O3 Distribution")
axs[1,2].set_xlabel("O3")
axs[1,2].set_ylabel("Count")

# 显示子图
plt.show()