Seaborn KDE Plot 终极指南：从入门到精通的数据可视化
大家好！在我们的Seaborn教程中，我们将深入探讨Seaborn库中的Kdeplot功能。
Kdeplot 是什么？
Kdeplot，即核密度估计图（Kernel Density Estimate Plot），是一种用于描述连续或非参数数据变量概率密度函数的可视化工具。它能够绘制单变量或多变量的概率分布。借助 Python 的 Seaborn 模块，我们可以轻松创建功能丰富的 Kdeplot。
为了使用Seaborn模块，我们需要先安装并导入它：
pip install seaborn
import seaborn
创建单变量的 Seaborn Kdeplot
seaborn.kdeplot() 函数用于绘制单变量数据的概率分布。它通过绘制曲线下的面积来表示数据值的概率分布。
语法：
seaborn.kdeplot(data)第一个例子：
我们将使用 numpy.random.randn() 函数生成一些随机数据值。
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(200)
res = sn.kdeplot(data)
plt.show()
结果：
例子2：
在这个例子中，我们将使用 shade 参数来突出显示曲线下的区域，并使用 color 参数设置图表的颜色。
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(200)
res = sn.kdeplot(data, color='green', shade=True)
plt.show()
在上面的例子中，我们使用了参数 'shade' 来突出显示曲线下的区域。此外，我们还可以使用参数 'color' 为图表设置不同的颜色。
输出：
创建双变量的 Seaborn Kdeplot
这是文章《Seaborn Kdeplot – 一份全面指南》的第2部分（共4部分）。
Seaborn的Kdeplots（核密度估计图）甚至可以用于绘制基于多个数据变量或双变量数据的数据，以描述其中一个值与另一个值之间的概率分布。
语法：
seaborn.kdeplot(x,y)
因此，分布被表示为一幅等高线图，描述了两个数据变量之间的分布关系。
例如：
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
data = pandas.read_csv("C:/mtcars.csv")
res = sn.kdeplot(data['mpg'],data['qsec'],color='blue',shade=True)
plt.show()
输出：
沿着垂直轴绘制Seaborn Kdeplot
我们可以使用下面的语法在y轴上绘制Kdeplots。
语法：
seaborn.kdeplot(data,vertical=True)
因此，通过将“vertical”参数设置为True，我们可以在y轴上绘制出分布情况。
例如：
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
data = pandas.read_csv("C:/mtcars.csv")
res = sn.kdeplot(data['mpg'],vertical=True,color='blue',shade=True)
plt.show()
输出：
在Seaborn Kdeplot中使用色彩调色板
这是文章《Seaborn Kdeplot – 一份全面指南》的第3部分（共4部分）。
内容片段: 通过使用`cmap`参数，可以为Seaborn图表应用不同的色彩调色板，从而更有效地展示数据。
Matplotlib Colormap中提供了多种类型的颜色板。
**语法结构：**
seaborn.kdeplot(data,cmap)
**示例：**
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
data = pandas.read_csv("C:/mtcars.csv")
res = sn.kdeplot(data['mpg'],data['qsec'],shade=True,cmap="Purples_d")
plt.show()
**输出：**
绘制两个带阴影的双变量核密度图
两个有阴影的双变量核密度图（Kdeplots）有助于理解数据的变化情况，通过概率分布表示双变量数据组的数据变化。
**例如：**
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
data = pandas.read_csv("C:/mtcars.csv")
sn.set(style='dark',)
res = sn.kdeplot(data['hp'],data['cyl'],shade=True,cmap="Purples_d")
res = sn.kdeplot(data['hp'],data['cyl'],shade=True,cmap="Blues")
plt.show()
**输出结果：**
在Seaborn的Kdeplot上添加颜色条
这是文章《Seaborn Kdeplot – 一份全面指南》的第4部分（共4部分）。
内容片段: 色标将图像表示的值映射到原始数据值上，并帮助以更好的方式可视化数据。
seaborn.kdeplot(data,cbar=True)
例如，教授可能会使用PowerPoint演示文稿向学生解释一个复杂的主题。
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
data = pandas.read_csv("C:/mtcars.csv")
sn.set(style='dark',)
res=sn.kdeplot(data['hp'],data['cyl'],shade=True,cmap="Purples_d",cbar=True)
plt.show()
结果: 输出
结论
Seaborn模块完全基于Matplotlib模块构建，两者的组合被广泛用于以不同形式可视化数据。
我强烈推荐读者们通过Python Matplotlib教程，以更好地理解数据可视化的基础知识。
参考资料
- Seaborn Kdeplot – 文档
