Python sns.distplot()方法的使用方法

#displot参数如下
sns.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)

hist: 控制是否显示条形图,默认为True kde: 控制是否显示核密度估计图,默认为True rug: 控制是否显示观测的小细条（边际毛毯）默认为false fit: 设定函数图像,与原图进行比较 axlabel: 设置x轴的label label : 没有发现什么作yong. ax: 图片位置

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
sns.set()  #切换到sns的默认运行配置
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

x=np.random.randn(100)

sns.distplot(x)

sns.distplot(x,kde=False)

<AxesSubplot:>

?norm_hist：若为True, 则直方图高度显示密度而非计数(含有kde图像中默认为True)

#norm_hist
fig,axes=plt.subplots(1,2)
sns.distplot(x,norm_hist=True,kde=False,ax=axes[0]) #左图
sns.distplot(x,kde=False,ax=axes[1]) #右图

<AxesSubplot:>

?通过hidt和kde参数调节是否显示直方图和核密度估计((默认hist,kde均为True)

fig,axes = plt.subplots(1,3) # 创建一个1行3列的图片
sns.distplot(x,ax=axes[0]) # ax=axex[0]表示该图片在整个画板中的位置
sns.distplot(x,hist=False,ax=axes[1])  #不显示直方图
sns.distplot(x,kde=False,ax=axes[2])  #不显示核密度

<AxesSubplot:>

?rag：控制是否生成观测数值的小细条

#rag
fig,axes=plt.subplots(1,2)
sns.distplot(x,rug=True,ax=axes[0]) #左图
sns.distplot(x,ax=axes[1]) #右图

<AxesSubplot:ylabel='Density'>

?fit：控制拟合的参数分布图形，能够直观地评估它与观察数据的对应关系(黑色线条为确定的分布)

#fit
from scipy.stats import *
sns.distplot(x,hist=False,fit=norm) #拟合标准正态分布

<AxesSubplot:ylabel='Density'>

?bins：int或list，控制直方图的划分

#bins
fig,axes=plt.subplots(1,2) 
sns.distplot(x,kde=False,bins=20,ax=axes[0]) #分成20个区间
sns.distplot(x,kde=False,bins=[x for x in range(4)],ax=axes[1]) #以0,1,2,3为分割点，形成区间[0,1],[1,2],[2,3]，区间外的值不计入。

vertical / color 参数

# 
sns.distplot(x,vertical=True,color="y")

?

?总结

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