1.用seaborn的distplot()函数绘制直方图。参数kde = True时会把分布曲线也画出来。

如下代码所示是绘制标准正态分布的分布图

 import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.normal(size=)
sns.distplot(x)
plt.show()

2.对于两组变量关系,可以用散点图画出他们的分布。函数是jointplot()。

如下代码是绘出二维正态分布的散点图

 import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.multivariate_normal(mean=[, ], cov=[[, ], [, ]], size=) #1000组标准二维正态分布
df = pd.DataFrame(data=data, columns=["x", "y"])
sns.jointplot(x="x", y="y", kind="hex", data=df)
plt.show()

  data是一个长度为1000的ndarray类型,每个元素又是一个二维向量,分别是二维正态分布的两个随机变量的样本值。所以可以当成是1000*2的矩阵

  利用DataFrame函数将ndarray变成DataFrame结构,然后利用jointplot()画出散点图。其中如果kind=“scatter”则是普通散点图,这里为了避免样本太多,普通的散点图可能连成一片看不出分布差异,

用kind=“hex"来画,运行结果如下

3.最强大的函数应该是pairplot函数,它能对DataFram的属性两两配对绘制散点图,并且对某一属性绘制直方图

如下代码所示,iris是seaborn内置数据集

 import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt iris = sns.load_dataset("iris") #seaborn内置数据集,DaraFram类型
sns.pairplot(iris, kind="hex")
plt.show()

运行结果如下

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