matplotlib密度图/直方图

matplotlib密度图/直方图是数据可视化中常用的图表类型之一。它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况以及不同值之间的关系。

密度图是通过对数据进行平滑处理并绘制出一个连续的曲线来表示数据分布的图表。它可以用来展示数据的概率密度，帮助我们观察数据的集中程度、异常值和峰值等特征。密度图常用于探索性数据分析和统计建模中。

直方图则是通过将数据划分为不同的区间（称为“箱子”或“bin”），并计算每个区间内数据点的数量，然后绘制出垂直条形图来表示数据分布的图表。直方图可以帮助我们观察数据的集中程度、分布形状、离散程度以及可能存在的异常值。

以下是matplotlib库中用于创建密度图和直方图的相关函数和方法：

1. 密度图（Kernel Density Plot）：
   • 函数：matplotlib.pyplot.plot、seaborn.kdeplot等
   • 优势：可视化数据分布的平滑曲线，能够更直观地观察数据的分布情况和形状。
   • 应用场景：探索性数据分析、统计建模等。
   • 示例代码：
   • 示例代码：

• 直方图（Histogram）：
  • 函数：matplotlib.pyplot.hist、seaborn.histplot等
  • 优势：将数据分成多个区间，展示不同区间的数据数量，能够直观地观察数据的分布情况和离散程度。
  • 应用场景：数据分布分析、异常值检测、数据预处理等。
  • 示例代码：
  • 示例代码：

以上示例代码中使用了seaborn库来绘制密度图和直方图，seaborn是一个基于matplotlib的高级数据可视化库，能够帮助我们更轻松地创建美观且具有吸引力的图表。

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