Python?sns.distplot()方法的使用方法
更新時(shí)間：2022年03月08日 14:41:25 作者：DDxuexi
機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常會(huì)用到圖形進(jìn)行可視化,如在網(wǎng)格搜索(GridSearch)后對(duì)特征的重要性進(jìn)行排序時(shí),用到sns.barplot()函數(shù)按照重要程度輸出特征,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?sns.distplot()方法的使用方法,需要的朋友可以參考下
#displot參數(shù)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: 控制是否顯示條形圖,默認(rèn)為T(mén)rue
- kde: 控制是否顯示核密度估計(jì)圖,默認(rèn)為T(mén)rue
- rug: 控制是否顯示觀測(cè)的小細(xì)條（邊際毛毯）默認(rèn)為false
- fit: 設(shè)定函數(shù)圖像,與原圖進(jìn)行比較
- axlabel: 設(shè)置x軸的label
- label : 沒(méi)有發(fā)現(xiàn)什么作yong.
- ax: 圖片位置
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set() #切換到sns的默認(rèn)運(yùn)行配置
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
x=np.random.randn(100)
sns.distplot(x)
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sns.distplot(x,kde=False)
<AxesSubplot:>
?norm_hist：若為T(mén)rue, 則直方圖高度顯示密度而非計(jì)數(shù)(含有kde圖像中默認(rèn)為T(mén)rue)
#norm_hist fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.distplot(x,norm_hist=True,kde=False,ax=axes[0]) #左圖 sns.distplot(x,kde=False,ax=axes[1]) #右圖
<AxesSubplot:>
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?通過(guò)hidt和kde參數(shù)調(diào)節(jié)是否顯示直方圖和核密度估計(jì)((默認(rèn)hist,kde均為T(mén)rue)
fig,axes = plt.subplots(1,3) # 創(chuàng)建一個(gè)1行3列的圖片 sns.distplot(x,ax=axes[0]) # ax=axex[0]表示該圖片在整個(gè)畫(huà)板中的位置 sns.distplot(x,hist=False,ax=axes[1]) #不顯示直方圖 sns.distplot(x,kde=False,ax=axes[2]) #不顯示核密度
<AxesSubplot:>
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?rag：控制是否生成觀測(cè)數(shù)值的小細(xì)條
#rag fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.distplot(x,rug=True,ax=axes[0]) #左圖 sns.distplot(x,ax=axes[1]) #右圖
<AxesSubplot:ylabel='Density'>
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?fit：控制擬合的參數(shù)分布圖形，能夠直觀地評(píng)估它與觀察數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系(黑色線條為確定的分布)
#fit from scipy.stats import * sns.distplot(x,hist=False,fit=norm) #擬合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
<AxesSubplot:ylabel='Density'>
![[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來(lái)直接上傳(img-iVnv4pVs-1618559958351)(output_13_1.png)]](http://img.jbzj.com/file_images/article/202203/2022030814300322.png)
?bins：int或list，控制直方圖的劃分
#bins fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.distplot(x,kde=False,bins=20,ax=axes[0]) #分成20個(gè)區(qū)間 sns.distplot(x,kde=False,bins=[x for x in range(4)],ax=axes[1]) #以0,1,2,3為分割點(diǎn)，形成區(qū)間[0,1],[1,2],[2,3]，區(qū)間外的值不計(jì)入。
vertical / color 參數(shù)
# sns.distplot(x,vertical=True,color="y")
?
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?總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python sns.distplot()方法使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)sns.distplot()方法使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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