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Seaborn可视化工具详解：从kdeplot到jointplot的实用指南

一、KDEPlot——核密度估计图

Seaborn的KDEPlot是绘制和分析单变量或双变量核密度估计图的强大工具。以下是其主要参数及使用方法：

1.1 核密度估计图的主要参数

• data：一维数组，用于传递单变量数据。
• data2：与data结构相同，用于双变量分析时的第二个数据源。
• shade：布尔值，决定是否填充核密度曲线下的区域（True表示填充）。
• vertical：布尔值，在单变量分析时决定是否将轴垂直（默认False）。
• kernel：字符串，指定核密度估计的核类型，默认为高斯核（'gau'）。
• legend：布尔值，决定是否显示图例（默认True）。
• cumulative：布尔值，决定是否绘制累计分布（默认False）。
• shade_lowest：布尔值，决定是否为最低密度区域着色（默认True）。
• cbar：布尔值，在双变量分析时决定是否显示颜色条（默认False）。
• color：颜色名称，核密度曲线的填充颜色。
• cmap：颜色映射名称，核密度区域的递进色彩方案。
• n_levels：整数，决定核密度估计的区间数量（默认为B对数区域）。

1.2 KDEPlot的实际使用方法

通过Seaborn的鸢尾花数据集（Iris）进行实践操作：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')
import numpy as np
# 加载数据集
iris = sns.load_dataset('iris')
# 准备数据
setosa = iris.loc[iris.species == 'setosa'].reset_index(drop=True)
virginica = iris.loc[iris.species == 'virginica'].reset_index(drop=True)
# 绘制KDEPlot
ax = sns.kdeplot(x=setosa.petal_width, y=setosa.petal_length, cmap='Blues', shade=True, shade_lowest=False)

二、RugPlot——原始数据分布图

RugPlot用于直观展示一维数据的分布位置，与KDEPlot不同，它不进行数据拟合，只绘制观测点的位置。

2.1 RugPlot的主要参数

• a：一维数组，传入观测值。
• height：每个观测点对应的小条高度（默认0.05）。
• axis：轴的选择（默认为x轴）。

2.2 RugPlot的实际使用方法

ax = sns.rugplot(iris.petal_length, axis='y')

三、DistPlot——直方图与核密度估计图

DistPlot结合了直方图、KDEPlot和RugPlot功能，适用于对单变量数据进行多维度分析。

3.1 DistPlot的主要参数

• a：一维数组，传入分析的单变量数据。
• bins：直方图的直方数（默认为None，使用Freedman-Diaconis方法计算）。
• hist：布尔值，决定是否绘制直方图（默认True）。
• kde：布尔值，决定是否绘制核密度估计曲线（默认True）。
• rug：布尔值，决定是否绘制RugPlot（默认False）。
• fit：Scipy统计中的分布类型，用于强行拟合分布（默认None）。
• color：颜色名称，用于曲线和直方图的填充。
• norm_hist：布尔值，决定直方图高度表示密度还是频数（默认False）。

3.2 DistPlot的实际使用方法

ax = sns.distplot(iris.petal_length, color='r', rug=True, bins=20)

四、JointPlot——成对变量联合分析图

JointPlot用于展示成对变量的联合分布和相关性分析，支持多种视觉化样式。

4.1 JointPlot的主要参数

• x、y：成对变量的名称或数据数组。
• data：数据框，用于获取变量值（默认为None）。
• kind：决定联合图的样式（如'reg'、'hex'、'kde'等）。
• color：颜色名称，用于图像填充。
• height：图像高度（默认为height）。
• ratio：联合图与边缘图的比例（默认为5）。
• space：联合图与边缘图的空白大小（默认为0）。
• xlim、ylim：设置坐标轴范围。
• joint_kws、marginal_kws：精细控制联合图和边缘图的样式。

4.2 JointPlot的实际使用方法

ax = sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=setosa, kind='kde', space=0, color='g')

五、综合实战与建议

通过以上工具，可以根据具体需求构建丰富的可视化图表。例如：

• 在联合图中结合KDEPlot和RugPlot；
• 调整颜色映射和比例；
• 添加注释和图例以增强可读性。

通过合理搭配这些工具，可以更直观地分析数据分布特征和变量关系。

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