Python Seaborn 绘制单变量分布

Seaborn库是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级的接口来绘制各种统计图形，包括单变量分布图。要在Seaborn中绘制单变量分布，最常用的函数是distplot（在Seaborn的新版本中，这个函数被替换为displot和histplot）。

1、使用 distplot 绘制单变量分布

使用 distplot 函数用于绘制单变量（单维度）数据的分布。该函数可以同时显示直方图（Histogram）和核密度估计（Kernel Density Estimate, KDE），核密度估计（KDE）是一种用于估计概率密度函数的非参数方式，可以提供有关数据分布形状的更平滑的视图。distplot 是一个非常灵活的函数，提供了多种参数来自定义图表的外观和行为。常用参数如下，

参数	描述
a	输入数组或序列，即要绘制的数据。
bins	设置直方图的箱数或边界。
hist	布尔值，指定是否绘制（标准化的）直方图。
kde	布尔值，指定是否绘制核密度估计（KDE）。
rug	布尔值，指定是否在x轴上添加rug plot（数据点分布图）。
fit	用于将数据拟合到指定的参数化分布。
color	设置直方图、KDE和rug plot的颜色。
vertical	布尔值，如果为True，绘制垂直直方图。
norm_hist	布尔值，如果为True，直方图高度显示密度而非计数。
axlabel	设置x轴标签。

使用代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
data = np.random.randn(100)

# 创建图表
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制分布图
sns.distplot(data, bins=30, hist=True, kde=True, rug=True, 
             color='blue', norm_hist=True, axlabel='Data Values', 
             vertical=False, fit=None)

# 添加图例
plt.title('cjavapy Distribution Plot')
plt.legend(['Histogram', 'KDE', 'Rug Plot'])

# 使用 plt.draw() 显示画布
plt.draw()

# 显示图表
plt.show()

注意：distplot 函数已过时，在 seaborn v0.14.0 版本中移除。使用 displot（一个具有类似灵活性的图形级函数）或 histplot（一个用于显示直方图的轴级函数）替代。

2、使用 displot 和 histplot 绘制单变量分布

displot 和 histplot 都是用于绘制单变量分布的强大工具。displot 是一个 figure-level 函数，提供了多种方式来展示单变量分布，包括直方图、核密度估计等。而 histplot 是一个 axis-level 函数，专门用于绘制直方图。

1）displot 和 histplot 的区别

displot 是一个更高层次的函数，提供了更多的灵活性，能够创建更复杂的分布图，比如分面图（facet grid）。histplot 则更专注于创建直方图，是绘制这类图的专用工具。

2）displot 常用参数及示例

参数	描述
data	用于绘图的数据集，通常是 Pandas 的 DataFrame。
x	指定 DataFrame 中用于绘制的列名。
kind	指定图表的种类，如 'hist', 'kde', 'ecdf' 等。
bins	直方图的柱数，仅当 kind='hist' 时有效。
kde	布尔值，表示是否在直方图上绘制核密度估计线，仅当 kind='hist' 时有效。
rug	布尔值，表示是否添加 'rug'，在 x 轴上每个数据点的位置添加小细条。
color	设置图形的颜色。
height	设置图形的高度（英寸）。
aspect	设置图形的纵横比。
facet_kws	传递给 FacetGrid 的其他关键字参数。

使用示例：Python Seaborn 绘制单变量分布-CJavaPy

3）histplot 常用参数及示例

参数	描述
data	数据集，可以是 DataFrame、数组、列表或类似对象。
x	指定数据集中用于绘图的列名（如果 data 是 DataFrame）。用于水平轴。
y	指定数据集中用于绘图的列名（如果 data 是 DataFrame）。用于垂直轴。
bins	指定直方图的箱子数量或边界。可以是整数、序列或字符串。
binwidth	指定每个箱子的宽度。
kde	布尔值，指定是否添加核密度估计（KDE）曲线。
color	指定绘图使用的颜色。
stat	指定如何计算每个箱子的高度。如 'count', 'frequency', 'density', 'probability'。
cumulative	布尔值，指定是否绘制累积直方图。
multiple	指定多个变量的直方图如何显示在一起。如 'layer', 'stack', 'fill', 'dodge'。

使用示例：Python Seaborn 绘制单变量分布-CJavaPy