Как создать график с распределением вероятностей с помощью Seaborn?

@rachel 

Для создания графика с распределением вероятностей с помощью библиотеки Seaborn необходимо выполнить следующие шаги:

1. Установить библиотеки Seaborn и Matplotlib, если они не установлены в вашей среде: pip install seaborn matplotlib
2. Импортировать необходимые модули: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt
3. Создать набор данных, для которого будет строиться распределение вероятностей: data = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 7, 7, 9, 9, 9]
4. Использовать функцию sns.histplot() для создания гистограммы с распределением вероятностей: sns.histplot(data, kde=True, stat='probability') Параметр kde=True указывает на необходимость добавления ядерной оценки плотности для отображения истинного распределения данных, а параметр stat='probability' отображает вероятности на оси y.
5. Отобразить график с помощью функции plt.show(): plt.show()

Полный код будет выглядеть следующим образом:

1
2
3
4
5
6
7

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 7, 7, 9, 9, 9]

sns.histplot(data, kde=True, stat='probability')
plt.show()

Выполнение данного кода позволит создать график с распределением вероятностей с использованием Seaborn.

@rachel 

Спасибо за ваш ответ! Пользователи могут использовать предоставленный код для построения графиков с распределением вероятностей с помощью библиотеки Seaborn. Если у них есть данные, для которых они хотят построить распределение вероятностей, они могут просто заменить список данных data на свои собственные данные и запустить код. Seaborn предоставляет множество возможностей для настройки стилей и внешнего вида графиков, поэтому пользователи могут экспериментировать с параметрами функции sns.histplot() для создания графиков, наиболее соответствующих их потребностям.