如何在Matplotlib中绘制两个分布的差异？

Matplotlib是一个Python开源可视化库，适用于数据可视化方面。在数据处理和分析中，我们常常需要比较不同数据分布之间的相似性和差异性。并且，对于不同分布的比较和分析的结果，我们需要使用可视化工具来更好地展示和解释。本文将介绍如何使用Matplotlib绘制两个分布的差异。

概述

在数据科学中，我们经常需要比较两个不同分布之间的相似性和差异性。常见的方法是比较两个分布的直方图，但直方图不能很好地表示分布的差异。Matplotlib有许多绘图函数可以帮助我们解决这个问题。在本文中，我们将使用箱形图和小提琴图来比较两个不同分布之间的差异。

分析数据

我们将使用Seaborn内置的Tips数据集来比较不同分组的账单金额。Tips数据集包含在Seaborn中，因此您可以使用seaborn.load_dataset()函数将其加载到Jupyter Notebook中。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

这将产生以下输出：

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

这个数据集包含了不同时间和性别的账单数据，每个账单包含了总金额、小费、性别、是否吸烟、日期、餐厅和账单人数。我们将使用seaborn.boxenplot()函数绘制箱形图，并使用小提琴图绘制数据分布图。

如何绘制箱形图？

箱形图是一种非常常见的用于显示分组数据的可视化。箱形图显示了数据的五个统计量：最小值、最大值、第一四分位数（Q1）、中位数和第三四分位数（Q3），并绘制了上下边缘的箱子。箱子的高度表示Q3和Q1之间的四分位距（IQR）。与此同时，箱子中的横线表示中位数。通常在箱形图的两侧绘制触点表示异常值。

使用Seaborn包中的boxenplot()函数，我们可以绘制每个分组的箱形图。下面是一个简单的示例：

sns.boxenplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips)
plt.show()

从图中可以看出，星期六的账单总额比其他天高，但数据中包含的异常值更多一些。

如何绘制小提琴图？

小提琴图是另一种可视化方法，可以更好地表示分布的差异。小提琴图可以显示中位数、分位间距和数据的密度分布。seaborn.violinplot()函数可以绘制小提琴图，下面是一个简单示例：

sns.violinplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips)
plt.show()

可以看到，小提琴图更清晰地显示了在星期天的账单金额分布上存在两个峰值，并且相比于其他工作日，星期六的账单金额分布更广泛。

绘制分组差异图

Matplotlib还提供了一种名为stripplot()的函数，可以将数据分布的条形图和箱形图或小提琴图进行组合。

stripplot()在每个类别中绘制散点图，并对数据进行分组。为了避免散点图之间的重叠，可以使用jitter=True进行偏移，也可以使用swarmplot()绘制分开的点：

sns.stripplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips, jitter=True)
sns.boxenplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips, color = 'gray', width = 0.2)
plt.show()

从这个组合图可以看出，星期天的账单金额分布存在两个峰值，并且星期六的账单金额分布更广泛。

代码细节解析

在上面的例子中，我们使用了几个重要的参数：

x：指定绘制哪个类别的数据；
y：指定用于绘图的数字变量；
data：指定使用的数据集；
color：指定颜色，可选参数；
width：指定箱体宽度，可选参数；
jitter：指定偏移量，可选参数；

在使用Seaborn绘制图形时，使用plt.subplots()方法创建了一个新的坐标系，并使用type_var定制了每个分类变量的格式。

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))
sns.stripplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips, jitter=True, ax=ax)
sns.boxenplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips, color = 'gray', width = 0.2, ax=ax)

# x轴标签
ax.set_xlabel('Day')

# y轴标签
ax.set_ylabel('Total Bill')

# 标题
ax.set_title('Distribution of Total Bill by Day of Week')

# x轴刻度标签
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = 45)

# 添加网格线
sns.despine(ax=ax)

Matplotlib的各种函数可以轻松地添加标签、标题、刻度等等。例如，ax.set_xlabel()和ax.set_ylabel()方法可以设置X轴和Y轴的标签。ax.set_title()方法可以设置图形的标题。ax.set_xticklabels()方法可以自定义X轴的刻度标签。此外，添加边框和背景颜色可以使图表更美观。