在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。
该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下：
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
处理一组数据时，通常要做的第一件事就是了解变量的分布。本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。
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)
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分布绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式，简单来说它的功能就是用一系列的样本数据，去分析样本的分布规律。而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。如果将得到的分布重新用于采样，两者都可以结合蒙特卡洛方法实现这样的功能，但是KDE的优点在于它得到的结果是可微分的，那么就可以应用于有偏估计的分子动力学模拟中，如元动力学（Meta Dynamics）方法。这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能，也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。
当处理一个数据集的时候，我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
数据分布图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图等。其中，统计直方图最为简单和常见，又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般横轴表示数据类型，纵轴表示数据情况。
直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。
color_map = dict(zip(iris.Name.unique(), ['blue','green','red']))
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
1. 参数估计，根据经验假设数据符合某种特定的分布，然后通过抽样的样本来估计总体对应的参数，比如假设高斯分布，通过样本来估计对应的均值和方差
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。对于成功和高效的产品，这一步骤占据了整个工作流程的很大一部分。
kernel density estimate (KDE) kde不写，或者为True，会出现曲线
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution)，常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的，简称为PDF (Probability Dense Function)。
本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
核密度估计法是一种通过某个（连续的）概率分布的样本来估计这个概率分布的密度函数的方法。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章，分布可视化的案例相关。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
今天给大家介绍基于seaborn的4份内置数据集绘制24个精美图形，代码复制即可运行。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。由于密度图不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。
该方法是由 scipy.stats.kstest 改进而来的，可以做正态分布、指数分布、Logistic 分布、Gumbel 分布等多种分布检验。默认参数为 norm，即正态性检验。
s = Series(np.random.randn(1000)) plt.hist(s) plt.hist(s,rwidth=0.9)
之前看其他大佬的项目，只在意他们通过可视化的数据集，对数据特征挖掘的思路，但没有在意他们做可视化的工具。轮到自己做的时候就发现，wtf！matplotlib可以更难用一点嘛？别人酷炫狂拽，坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的？
小提琴图（Violin Plot） 是一种用于展示和比较数据分布的可视化工具。它结合了箱形图（Box Plot）和密度图（Kernel Density Plot）的特点：中间有箱形图表示四分位数和中位数，外围是密度估计曲线，显示数据分布的密度。这种设计旨在提供关于数据分布形状、峰度和离散性的直观信息。
昨天看了一下机器学习的东西，发现在做特征工程时，需要用到seaborn的可视化方法。
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