四.可视化数据集的分布
1.直方图:
[<g>=]sns.distplot([a=None,bins=None,hist=True,kde=True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_hist=False,axlabel=None,label=None,ax=None,x=None])
#参数说明:其他参数同上
a:
bins:
hist:
kde:
rug:
fit:
hist_kws,kde_kws,rug_kws,fit_kws:
vertical:
norm_hist:
axlabel:
label:
ax:
x:
#实例:
############################################################################################################
2.hex散点图:
sns.jointplot(x=None,y=None,data=None,kind="hex",color=None,height=6,ratio=5,space=.2,dropna=False,xlim=None,ylim=None,marginal_ticks=False,joint_kws=None,marginal_kws=None,hue=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm=None,**kwargs)
#参数说明:
x,y:分别指定数据的x/y坐标
kind:应指定为"hex"
#实例:
>>> sns.set(color_codes=True)
>>> mean,cov=[0, 1],[(1, .5),(.5, 1)]
>>> x,y=np.random.multivariate_normal(mean,cov,1000).T 方差（两组参数）
>>> with sns.axes_style("ticks"):
... sns.jointplot(x=x,y=y,kind="hex",color="k")
...
<seaborn.axisgrid.JointGrid object at 0x00000291652DE640>
>>> plt.show()
3.热点图:
sns.heatmap(data,vmin=None,vmax=None,cmap=None,center=None,robust=False,annot=None,fmt=".2g",annot_kws=None,linewidths=0,linecolor="white",cbar=True,cbar_kws=None,cbar_ax=None,square=False,xticklabels="auto",yticklabels="auto",mask=None,ax=None,**kwargs)
4.直方图: