极客教程Seaborn分布图 简介
分布图将样本数据的经验分布与特定分布的理论值进行比较，以直观地分析样本数据的分布。
Seaborn通过提供多种功能来促进分布图的绘制。在接下来的文章中，我们将讨论Seaborn中可用于绘制分布图的多种函数。
功能
在Seaborn中可用的分布图列表如下
| S.NO | 方法和描述 |
|---|---|
| 1 | displot()方法来绘制分布图。 |
| 2 | histplot()绘制单变量或双变量直方图的方法。 |
| 3 | kdeplot()使用内核密度估计绘制单变量或双变量图的方法。 |
| 4 | ecdfplot()绘制经验累积分布的方法。 |
| 5 | rugplot()绘制沿x轴和y轴的边际分布的方法。 |
在继续之前，我们需要数据来绘制图表，如果没有现成的数据供你使用，你可以使用seaborn库中的数据集。
Seaborn除了是一个统计图表工具包外，还包含各种默认数据集。我们将使用其中一个内置的数据集作为默认数据集的例子。
让我们考虑第一个例子中的提示数据集。小费 “数据集包括可能在餐馆吃过饭的人的信息，以及他们是否给服务员留下了小费，还有他们的性别、吸烟状况和其他因素。
Seaborn.get_dataset_names()方法有助于检索所有内置数据集的名称。
seaborn.get_dataset_names()
load_dataset()方法有助于将带有名称的数据集加载到一个数据结构中。
Tips=seaborn.load_dataset('tips')
上面这行代码有助于将名称为 “tips “的数据集加载到一个名为tips的数据结构中。
现在我们有了要绘制的数据，让我们了解如何使用Seaborn库来绘制分布图。