这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探究数据的分布。

单变量

直方图 displot

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)bins → 箱数

hist、ked、rug → bool,能否显示箱/密度曲线/数据分布

norm_hist → 直方图能否按照密度来显示，假如为False,显示计数

{hist，kde，rug，fit} _kws：字典，对应部分的各种参数。

vertical → 能否水平显示

fit → 可结合scipy库在图像上做拟合

label → 图例

axlabel → x轴标注

核密度预计图 kdeplot

核密度预计的步骤：

每一个观测周围用一个正态分布曲线近似

叠加所有观测的正态分布曲线

归一化

seaborn.kdeplot(data，data2 = None，shade = False，vertical = False，kernel ='gau'，bw ='scott'，gridsize = 100，cut = 3，clip = None，legend = True，cumulative = False，shade_lowest = True，cbar = False，cbar_ax =无，cbar_kws =无，ax =无， kwargs )

shade: 假如为True，则用颜色填充KDE曲线下方的区域(或者者在数据为双变量时用颜色填充的轮廓)

kernel: {‘gau’|‘cos’|‘biw’|‘epa’|‘tri’|‘triw’} 用于拟合的核，双变量值能用高斯核(gau)

bw: {'scott'|'silverman'|标量|一对标量} 确定核的大小，近似了解为拟合程度，bw越大，曲线越平缓。

gridsize：int, 网格中的离散点数

cumulative ：能否绘制累积分布

cbar：参数若为True，则会增加一个颜色条(颜色条在双变量kde图像中才有)

核密度分布图不但能绘制单个变量的，也能绘制双变量！！！

双变量

jointplot

seaborn.jointplot(x，y，data = None，kind ='scatter'，color = None，size = 6，ratio = 5，space = 0.2，dropna = True，xlim = None，ylim = None，joint_kws = None，marginal_kws =None，annot_kws =None， kwargs )

该函数是JoinGrid类的一个轻量级界面，假如想更加灵活的绘制，可以使用JoinGrid函数

kind: 设置类型：“scatter”、“reg”、“resid”、“kde”、“hex”

size: int, 图像大小(图像自动调整为正方形)

radio: int, 主图与边缘图的高度比

space: # 设置主图和边缘图的间距

{x，y} lim ：在绘图之前设置轴限制

{joint，marginal，annot} _kws：dicts 绘图组件的其余关键字参数

seaborn会直接给出变量的皮尔逊相关系数和P值

pearson相关系数计算：

p：样本间的差异由抽样误差所致的概率小于p.

JointGrid

前面讲过jointplot其实是JoinGrid的一个封装，要想有更灵活的设置，可以使用JoinGrid类

__init__(x，y，data = None，size = 6，ratio = 5，space = 0.2，dropna = True，xlim = None，ylim = None)

方法：

plot(joint_func，marginal_func ,annot_func)→ 绘制完整的图形

plot_joint(func，** kwargs)→ 绘制双变量图形

plot_marginals(func，** kwargs)→ 绘制边缘单变量图形

savefig(?args，* kwargs)→ 保存

set_axis_labels([xlabel，ylabel])→ 在双变量轴上设置轴标签。

探究两两变量之间的关系

通常我们的数据并不是只有一个或者者两个变量，那么对于多个变量，我们常需要探究两两变量之间的分布及关系这是我们就需要使用pairplot函数 或者者是PairGrid类

pairplot

seaborn.pairplot(data，hue = None，hue_order = None，palette = None，vars = None，x_vars = None，y_vars = None，kind ='scatter'，diag_kind ='auto'，markers = None，s = 2.5，aspect = 1，dropna = True，plot_kws = None，diag_kws = None，grid_kws = None)

hue: string(变量名) ： 颜色将按照指定的变量分类

hue_order ： list 设置调色板色调变量级别

palette ： 调色板

vars : list 变量名称列表，否则使用所有数值型变量的列

markers: 点样式

sepal_length sepal_width petal_length petal_width species

5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

4.9 3.0 1.4 0.2 setosa

4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

4.6 3.1 1.5 0.2 setosa

5.0 3.6 1.4 0.2 setosa

PairGrid

相当于jointplot?和?JointGrid的关系，PairGrid 对矩阵散点图有着更为灵活的控制

__init__(data，hue = None，hue_order = None，palette = None，hue_kws = None，vars = None，x_vars = None，y_vars = None，diag_sharey = True，size = 2.5，aspect = 1，despine = True，dropna = True)

方法：

add_legend([legend_data，title，label_order])绘制一个图例，可能将其放在轴外并调整图形大小。

map_diag(func，** kwargs)：在每个对角线子图上绘制具备单变量函数的图。

map_lower(func，** kwargs)：在下对角线子图上绘制具备双变量函数的图。

map_upper(func，** kwargs)：在上对角线子图上绘制具备双变量函数的图

map_offdiag(func，** kwargs)：在非对角线子图上绘制具备双变量函数的图。

set(** kwargs)：在每个子图集Axes上设置属性。

看再屡次，都不如自己亲身动手写一次，只有在实际应用中不断练习，思考，调整。才能了解掌握数据可视化的技能。