Seaborn 使用多个分布进行 displot / distplot

在本文中，我们将介绍如何使用 Seaborn 的 displot 或 distplot 函数来可视化多个分布。Seaborn 是一个用于数据可视化和统计图形库，它建立在 Matplotlib 的基础上，提供了更高级的图形界面和更丰富的图表选项。

阅读更多：Seaborn 教程

Seaborn Displot / Distplot

Seaborn 中的 displot 和 distplot 函数用于绘制一维变量和它的核密度估计图（Kernel Density Estimate，KDE）。它能够将多个分布绘制在一个图中，以便对它们进行比较和分析。

首先，我们需要导入 seaborn 和 matplotlib.pyplot，设置 seaborn 的默认样式，以使图形更美观。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set()

绘制单个分布

在我们开始绘制多个分布之前，让我们先来了解如何绘制单个分布。我们可以使用 displot 函数来绘制一个分布的直方图和核密度估计图。

data = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5]
sns.displot(data)
plt.show()

上述代码将会绘制一个包含给定数据的直方图和核密度估计图。直方图显示了每个区间内数据的频数，而核密度估计图显示了数据的连续概率密度。

绘制多个分布

现在我们来看看如何使用 displot / distplot 函数来绘制多个分布。我们可以将多个分布表示为一个列表或数据框的列，并使用 hue 参数指定一个额外的变量作为颜色的标记。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A'] * 100 + ['B'] * 200 + ['C'] * 300,
    'Value': [1, 2, 2, 3, 4] * 120
})

sns.displot(data=data, x='Value', hue='Group')
plt.show()

上述代码将绘制一个包含多个分布的直方图和核密度估计图。不同的分布将以不同的颜色表示，以便更好地进行比较和分析。

添加其他关键参数

除了 hue 参数之外，Seaborn 的 displot / distplot 函数还支持许多其他的关键参数来定制图形。以下是一些常用的关键参数：

kde: 控制是否显示核密度估计图，默认为 True。
rug: 控制是否显示数据点的小刻度线，默认为 False。
hist: 控制是否显示直方图，默认为 True。
bins: 指定直方图的箱子数，默认为自动计算。

sns.displot(data=data, x='Value', hue='Group', kde=False, rug=True, hist=True, bins=10)
plt.show()

使用上述代码，我们可以定制 displot / distplot 函数的各种参数，以符合我们的需求。

总结

本文介绍了如何使用 Seaborn 的 displot / distplot 函数来绘制多个分布。我们了解了如何绘制单个分布的直方图和核密度估计图，并展示了如何通过指定颜色标记参数来比较和分析多个分布。我们还提到了一些其他常用的关键参数，如 kde、rug、hist 和 bins。

通过 Seaborn 的强大功能，我们可以轻松地将多个分布可视化，并从中获取洞察和结论。无论是在数据分析还是在数据科学的领域中，使用 Seaborn 的 displot / distplot 函数可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征。

在实际应用中，我们可以将 displot / distplot 用于许多场景，例如：

分析不同组之间的数据分布差异：通过指定不同的组并使用颜色标记参数 hue，我们可以在同一图中比较不同组之间的数据分布情况。这在比较不同组的实验结果、不同类别的产品销售数据等方面非常有用。
观察数据的中心趋势和离散程度：通过观察直方图和核密度估计图，我们可以判断数据的中心趋势和离散程度。这对于了解数据的整体分布特征，以及是否存在异常值或离群点等异常情况非常重要。
比较不同变量的分布情况：我们可以通过分别指定不同的变量并使用多个 displot / distplot 函数，来比较不同变量之间的分布情况。这对于探索数据集中不同变量之间的关系和趋势非常有帮助。

总之，Seaborn 的 displot / distplot 是一个功能强大的函数，它可以轻松地绘制多个分布并帮助我们深入理解数据。通过使用不同的参数和定制选项，我们可以根据实际需求进行灵活的可视化。无论是在探索性数据分析还是在展示结果时，这些图形都能提供有关数据分布的重要见解。