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python分布函数图 python怎么画分布图( 四 )

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在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况 。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化 。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数 。
输出结果：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE 。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似 。
首先看这样一个示例 。
输出结果：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ① ， 在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来 。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分 ， 如下图所示 。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分 。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制 。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图 。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：
输出结果：
Python 同时绘制多个联合分布图首先导入必要的包
编写一个函数来设置绘图区域的样式，主要是隐藏一些刻度和边框让整体看起来不要过于凌乱 。
最后就是用数据画图了，其中有个额外的操作是使用了 zorder 参数设置了散点图和KDE图的前后层次 。
剩下的部分如法炮制就可以了 。
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