在Matplotlib中如何制作联合双变量分布？

Matplotlib是一个非常流行的Python绘图库，它提供了许多工具来可视化数据。在数据分析中，我们需要对多个变量之间的关系进行分析，而联合双变量分布图则是一种常见的可视化方式。在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib制作联合双变量分布图。

什么是联合双变量分布？

联合双变量分布图显示了两个变量之间的关系，通常用于揭示它们之间的相关性和分布。该图形通常包含一条直线（或条形图），以及沿着x轴和y轴的直方图。

制作联合双变量分布图

在Matplotlib中，我们可以使用jointplot方法来制作联合双变量分布图。首先，我们需要导入Matplotlib和Seaborn库。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

接下来，我们需要准备数据以制作联合双变量分布图。在这里，我们将使用Seaborn内置的数据集“tips”。

tips = sns.load_dataset("tips")

让我们来看一下数据集。

tips.head()

输出结果如下：

total_bill  tip sex smoker  day time    size
0   16.99   1.01    Female  No  Sun Dinner  2
1   10.34   1.66    Male    No  Sun Dinner  3
2   21.01   3.50    Male    No  Sun Dinner  3
3   23.68   3.31    Male    No  Sun Dinner  2
4   24.59   3.61    Female  No  Sun Dinner  4

接下来，我们可以使用jointplot方法来制作联合双变量分布图。在这里，我们使用x = "total_bill"和y = "tip"来指定x和y的值。我们还可以使用kind参数来指定绘图类型。在这里，我们将使用“ scatter ”绘制散点图。

sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter")
plt.show()

我们还可以使用kind参数来制作其他类型的联合双变量分布图，例如“ kde ”（核密度估计）和“ hex ”（六边形）。

sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="kde")
plt.show()

sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="hex")
plt.show()

样式调整

我们可以使用set方法来调整Seaborn中图形的外观。在这里，我们将使用set_style方法来设置图形的外观。

sns.set_style("white")

我们还可以使用set_context方法来调整字体大小和线条宽度。在这里，我们将使用set_context方法设置字体大小和线条宽度。

sns.set_context("paper", font_scale=1.4, rc={"lines.linewidth": 1.5})

这将使用“纸张”上下文，并将字体比例设置为1.4，线条宽度设置为1.5。

我们现在可以使用jointplot方法来绘制调整后的联合双变量分布图。

sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="kde")
sns.set_style("white")
sns.set_context("paper", font_scale=1.4, rc={"lines.linewidth": 1.5})
plt.show()

可以看到，我们调整后的图形现在看起来更加专业。