Как создать график распределения с помощью Seaborn?

@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!