数据分析师-编程语言与工具-Seaborn_Seaborn的分布图：直方图和核密度估计图.docxVIP

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Seaborn简介与安装

1Seaborn库的概述

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了更高级的接口，用于绘制更复杂的统计图形。Seaborn的设计目标是使图形的创建更加直观，同时提供更美观的默认样式和颜色方案。它特别适合于探索性数据分析，能够帮助用户快速地理解数据的分布和关系。

Seaborn的图形类型包括但不限于：-分布图：如直方图、核密度估计图等，用于展示数据的分布情况。-关系图：如散点图、线图等，用于展示变量之间的关系。-类别图：如条形图、箱形图等，用于展示分类数据的分布。-格点图：如对角线图、配对图等，用于同时展示多个变量的分布和关系。

2Seaborn的安装与导入

2.1安装Seaborn

Seaborn可以通过Python的包管理工具pip进行安装。在命令行中输入以下命令即可安装Seaborn：

pipinstallseaborn

如果使用的是Anaconda环境，可以通过conda命令进行安装：

condainstallseaborn

2.2导入Seaborn

在Python脚本中，我们通常使用以下方式导入Seaborn库：

importseabornassns

同时，为了更好地展示图形，我们通常也会导入Matplotlib库：

importmatplotlib.pyplotasplt

2.3示例：绘制直方图和核密度估计图

假设我们有一组数据，表示的是某班级学生的考试成绩，我们想要使用Seaborn来绘制这组数据的直方图和核密度估计图。

首先，我们需要创建数据：

importnumpyasnp

#创建数据

np.random.seed(0)

scores=np.random.normal(loc=70,scale=10,size=100)

然后，我们可以使用Seaborn的distplot函数来绘制直方图和核密度估计图：

importseabornassns

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

#创建数据

np.random.seed(0)

scores=np.random.normal(loc=70,scale=10,size=100)

#绘制直方图和核密度估计图

sns.distplot(scores,hist=True,kde=True,

bins=int(180/5),color=darkblue,

hist_kws={edgecolor:black},

kde_kws={linewidth:4})

#显示图形

plt.show()

在上述代码中，distplot函数的参数hist=True表示绘制直方图，kde=True表示绘制核密度估计图。bins参数用于设置直方图的区间数量，hist_kws和kde_kws参数用于设置直方图和核密度估计图的样式。

直方图是一种统计报告图形，它使用矩形来表示数据的分布情况。每个矩形代表一个区间，矩形的高度表示该区间内数据的数量。核密度估计图是一种连续的、平滑的分布图，它能够更直观地展示数据的分布情况，特别是在数据量较大时。

以上就是Seaborn库的简介和安装方法，以及如何使用Seaborn绘制直方图和核密度估计图的示例。通过Seaborn，我们可以更方便、更直观地进行数据可视化，帮助我们更好地理解和分析数据。#数据准备

3加载数据集

在开始使用Seaborn绘制直方图和核密度估计图之前，首先需要准备数据。数据集可以是Seaborn自带的示例数据集，也可以是用户自定义的数据集。Seaborn自带的数据集包括tips、flights、iris等，这些数据集可以通过seaborn.load_dataset()函数加载。

3.1示例代码

#导入Seaborn库

importseabornassns

#加载示例数据集

tips=sns.load_dataset(tips)

#显示数据集的前5行

print(tips.head())

3.2数据集解释

在上述代码中，我们加载了tips数据集。tips数据集包含了顾客在餐馆消费的账单金额、小费、消费时间、消费天数、顾客人数等信息。数据集的前5行如下：

total_bill

tip

sex

smoker

day

time

size

16.99

1.01

Female

No

Sun

Dinner

2

10.34

1.66

Male

No

Sun

Dinner

3

21.01

3