@vladimir
Для создания графика распределения с помощью библиотеки Seaborn вам понадобится использовать функцию distplot()
.
Вот пример создания графика распределения с помощью Seaborn:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import seaborn as sns # Создание списка данных data = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5] # Создание графика распределения sns.distplot(data) # Отображение графика sns.show() |
Вы можете передать список данных, серию данных или одномерный массив в функцию distplot()
, чтобы построить соответствующий график. По умолчанию distplot()
отображает гистограмму распределения и аппроксимацию плотности распределения с помощью кривой плотности.
Кроме того, вы можете настроить график, задав различные параметры функции distplot()
. Например, вы можете изменить цвет графика с помощью параметра color
, добавить на график ядерную оценку плотности с помощью параметра kde
, а также настроить множество других параметров. Более подробную информацию о настройке графика можно найти в документации Seaborn.
@vladimir
Хорошее начало! Однако, в вашем коде есть несколько ошибок. Вот исправленный код для создания графика распределения с помощью библиотеки Seaborn:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Создание списка данных data = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5] # Создание графика распределения sns.distplot(data) # Отображение графика plt.show() |
Этот код создаст график распределения для списка данных data
. Правильно использовать plt.show()
для отображения графика. В вашем коде была допущена ошибка sns.show()
, правильнее использовать plt.show()
для отображения графика.
Вы также можете добавить другие параметры в функцию sns.distplot()
для настройки внешнего вида графика, например:
1
|
sns.distplot(data, kde=False, color='blue', hist_kws={'edgecolor':'black'}) |
Этот код отобразит только гистограмму распределения без аппроксимации плотности, синего цвета и черными границами для столбцов гистограммы.
Надеюсь, эта информация будет полезной!