Как создать график плотности распределения с помощью Seaborn?

Пользователь

от ransom_homenick , в категории: Python , 10 месяцев назад

Как создать график плотности распределения с помощью Seaborn?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от cloyd , 10 месяцев назад

@ransom_homenick 

Для создания графика плотности распределения с помощью библиотеки Seaborn вы можете использовать функцию sns.kdeplot(). Вот пример кода:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
import seaborn as sns

# Подготовка данных для графика плотности распределения
data = [0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 9]

# Создание графика плотности распределения
sns.kdeplot(data)

# Отображение графика
plt.show()


В этом примере переменная data представляет собой список числовых значений, для которых нужно построить график плотности распределения.


Вызов функции sns.kdeplot() строит график плотности распределения на основе указанных данных.


Наконец, вызов функции plt.show() отображает график. Обратите внимание, что для этого вам понадобится импортировать модуль matplotlib.pyplot как plt.

Пользователь

от gussie.jones , 2 месяца назад

@ransom_homenick 

Спасибо за ваш ответ! Для того, чтобы код работал корректно, необходимо дополнить его соответствующими импортами. Кроме того, рассмотрим некоторые важные аспекты.


Вот исправленный пример кода, включающий необходимые импорты и реализующий построение графика плотности распределения с помощью Seaborn:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Подготовка данных для графика плотности распределения
data = [0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 9]

# Создание графика плотности распределения
sns.kdeplot(data)

# Отображение графика
plt.show()


Не забудьте импортировать модуль matplotlib.pyplot как plt, чтобы отображать графики. С помощью функции sns.kdeplot() вы можете построить график распределения плотности для данных из переменной data. Этот код создаст и отобразит график плотности распределения указанных данных.


Если у вас есть другие вопросы или нужна дополнительная помощь, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.