Seaborn：使用相对频率绘制distplot()

在本文中，我们将介绍Seaborn库中的一个非常有用的函数distplot()，并学习如何使用它来绘制带有相对频率的直方图。

简介

Seaborn是一个基于matplotlib库的强大可视化工具，它可以帮助我们创建漂亮而且具有吸引力的统计图表。distplot()函数是Seaborn库中最常用的函数之一，它可以用于绘制直方图和估计密度曲线。

distplot()函数使用以下语法：

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True)

其中，参数a是我们要绘制的一维数组或者一维列表；参数bins表示直方图的柱子数量；参数hist表示是否绘制直方图；参数kde表示是否绘制密度曲线。

在下面的示例中，我们将使用一个数据集演示如何使用distplot()函数来绘制带有相对频率的直方图。

示例

首先，我们需要导入必要的库。确认你已经在你的环境中安装了Seaborn库。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以开始创建一个简单的直方图，并使用distplot()函数来绘制它。我们将使用一个随机生成的数据集来作为示例。

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=100)

# 绘制直方图
sns.distplot(data, bins=10, hist=True, kde=False)
plt.show()

在这个示例中，我们传递了一个随机生成的具有100个数据点的正态分布数据集给distplot()函数，并设置了10个柱子。我们还指定了绘制直方图但不绘制密度曲线。

接下来，我们将演示如何绘制带有相对频率的直方图。相对频率表示某个区间内数据点的数量与总数据点数之比。我们可以通过设置norm_hist参数为True来实现。

# 绘制带有相对频率的直方图
sns.distplot(data, bins=10, hist=True, kde=False, norm_hist=True)
plt.show()

在这个示例中，我们将norm_hist参数设置为True，这样直方图的高度就表示了相对频率。其余的参数设置与之前示例相同。

总结

在本文中，我们学习了如何使用Seaborn库中的distplot()函数来绘制带有相对频率的直方图。我们探讨了该函数的语法和参数，并通过示例演示了如何使用该函数绘制不同类型的直方图。通过使用Seaborn提供的丰富的函数和样式选项，我们可以轻松地创建具有吸引力的统计图表，使数据的可视化分析更加简单和直观。