本篇文章是关于Python数据可视化库Seaborn的系列教程第三部分。我们将深入探讨如何使用Seaborn进行高级图表制作和自定义设置。
Seaborn是Python中的一个强大库，用于数据可视化，并基于matplotlib构建。它提供了一个高级接口来创建美观的统计图表。
在本篇内容中，我们将探讨如何使用Seaborn进行数据集分布的可视化，主要包括单变量直方图和核密度估计（KDE）以及双变量矩阵图。
### 一、单变量分布可视化
#### 直方图 (Histograms)
通过`distplot()`函数可以轻松绘制直方图。例如：
```python
sns.set_style(darkgrid)
x = np.random.normal(size=200)
sns.distplot(x, color=y)
```
可以通过设置参数来调整图形，比如去除核密度估计线（kde=False）、添加数据点的“地毯”（rug=True）和自定义直方图柱子数量。
#### 核密度估计 (Kernel Density Estimation, KDE)
KDE提供了比直方图更平滑的数据分布视觉表示。Seaborn中的`distplot()`或`kdeplot()`函数可以用来绘制KDE图，例如：
```python
sns.distplot(x, hist=False, rug=True, color=g)
sns.kdeplot(x)
```
使用`kdeplot()`时还可以指定核函数（默认为高斯）和窗宽参数来影响KDE的形状。
### 二、数据分布拟合
Seaborn允许我们用`distplot()`对数据进行概率分布拟合。例如，我们可以将伽马分布应用于一组随机生成的数据：
```python
x = np.random.gamma(7, size=200)
sns.distplot(x, kde=False, fit=stats.gamma)
```
这有助于确定数据可能遵循的概率模型。
### 三、双变量分布可视化
#### 双维散点图 (Joint Plots)
对于双变量分布，`jointplot()`函数非常有用。它可以同时显示二维散点图和单变量直方图或KDE曲线。例如：
```python
# 模拟数据
height = np.random.normal(loc=170, scale=10, size=200)
weight = np.random.normal(loc=65, scale=15, size=200)
# 绘制二维散点图
sns.jointplot(x=height, y=weight)
```
`jointplot()`支持多种布局，如scatter、reg、hex和kde等。
通过以上内容的介绍，我们了解了Seaborn在数据分布可视化中的应用。从直方图到核密度估计以及双变量散点图，这些工具能够帮助更好地理解和探索数据特性，在实际分析中提供有力的支持。
5星
