seaborn.
displot
(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, row=None, col=None, weights=None, kind='hist', rug=False, rug_kws=None, log_scale=None, legend=True, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, color=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, height=5, aspect=1, facet_kws=None, **kwargs)¶图形级接口,用于在FacetGrid上绘制分布图。
此函数提供了几种方法,用于可视化数据的单变量或双变量分布,包括通过语义映射和跨多个子图的分面定义的数据子集。这个 kind
参数选择要使用的方法:
histplot()
(与 kind="hist"
;默认值)
kdeplot()
(与 kind="kde"
)
ecdfplot()
(与 kind="ecdf"
;仅单变量)
另外,一个 rugplot()
可以添加到任何类型的绘图中以显示单个观察结果。
额外的关键字参数会传递给基础函数,因此您应该参考每个关键字参数的文档,以了解使用此接口绘制绘图的完整选项集。
见 distribution plots tutorial 更深入地讨论每种方法的相对优势和劣势。图形级和轴级函数之间的区别在 user guide .
pandas.DataFrame
, numpy.ndarray
、映射或序列1.数据帧, numpy.ndarray公司、映射或序列输入数据结构。可以指定给命名变量的向量的长格式集合,或将在内部重新成形的宽格式数据集。
data
向量或键指定x轴和y轴位置的变量。
data
向量或键映射以确定绘图元素颜色的语义变量。
data
向量或键定义要在不同面上绘制的子集的变量。
可视化数据的方法。选择基础打印函数并确定附加的有效参数集。
如果为True,则用边缘记号显示每个观察值(如 rugplot()
)
控制地毯图外观的参数。
使用给定的基数(默认值为10)在数据轴(或多个轴,使用双变量数据)上设置对数刻度,并在日志空间中计算KDE。
如果为False,则抑制语义变量的图例。
matplotlib.colors.Colormap
字符串、列表、dict或用于在映射时选择要使用的颜色的方法 hue
语义的。字符串值传递给 color_palette()
. List或dict值表示分类映射,而colormap对象表示数字映射。
指定文件的分类级别的处理和打印顺序 hue
语义的。
matplotlib.colors.Normalize
元组或以数据单位设置规范化范围的一对值或将从数据单位映射到 [0, 1] 间隔。用法意味着数字映射。
matplotlib color
matplotlib颜色不使用色调映射时的单色规范。否则,绘图将尝试挂接到matplotlib属性循环中。
以此宽度“包装”列变量,以便列面跨多行。与…不相容 row
方面。
指定级别的顺序 row
和/或 col
变量出现在子图的网格中。
每个面的高度(英寸)。另请参见: aspect
.
每个面的纵横比,以便 aspect * height
以英寸为单位给出每个面的宽度。
传递给的其他参数 FacetGrid
.
其他关键字参数与相关的axes级别函数一起记录:
histplot()
(与 kind="hist"
)
kdeplot()
(与 kind="kde"
)
ecdfplot()
(与 kind="ecdf"
)
FacetGrid
一种管理一个或多个子图的对象,该子图对应于条件数据子集,用方便的方法批量设置轴属性。
参见
实例
有关每种打印类型可用选项范围的更多详细信息,请参阅轴级函数的API文档。