【Seaborn-驯化】一文学会seaborn中的直方图使用技巧：histplot
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🎯 1. 基本介绍
直方图是一种用于展示数据分布的统计图表，它通过将数据分成若干个连续的区间（通常称为“桶”或“bins”），并计算每个区间内的数据点数量来展示数据的分布情况。Seaborn 的 histplot 函数提供了一种灵活且美观的方式来绘制直方图。
💡 2. 原理介绍
直方图的生成过程涉及以下步骤：
- 数据分桶：将数据范围划分为多个连续的非重叠区间。
计数：计算每个桶内的数据点数量。
绘制：将每个桶的计数以条形的形式展示出来。
直方图的高度（或长度）表示每个桶内的计数，而桶的宽度则对应数据的区间范围。
🔍 3. 画图实践
3.1 数据准备
我们通过seaborn自带的数据对其进行相关的画图，具体的导入数据代码如下所示：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用Seaborn内置的tips数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
... ... ... ... ... ... ... ...
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2
3.2 画图实践
我们将展示了总账单金额的分布情况，其中x轴为账单金额，y轴为每个金额区间的频数。kde=True 参数添加了核密度估计曲线，显示了数据的密度分布，具体的代码如下所示：
# 绘制直方图，展示总账单金额的分布
sns.histplot(tips['total_bill'], bins=20, kde=True)
# 添加标题和轴标签
plt.title("Distribution of Total Bill")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Frequency")
# 显示图表
plt.show()
有时候我们不想展示柱状图可以设置为，具体的代码如下所示：
# 只绘制核密度曲线，不绘制直返图
ax = sns.distplot(x, rug=True, hist=False)
🔍 4. 注意事项
- histplot 函数的 bins 参数用于指定桶的数量，可以根据数据的分布和需求进行调整。
kde 参数用于控制是否绘制核密度估计曲线，这有助于更平滑地展示数据分布。 - 可以通过 color 参数自定义直方图的颜色，使图表更加美观。
- 在对大数据集使用直方图时，可能需要调整 bins 参数以避免图表过于拥挤。
🔍 5. 总结
Seaborn 的 histplot 函数提供了一种直观且美观的方式来绘制直方图，帮助我们探索和理解数据的分布情况。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用 histplot 绘制直方图，并展示了如何通过直方图分析数据分布。希望这篇博客能够帮助你更好地利用直方图进行数据探索和分析。
