python数据可视化Seaborn绘制山脊图

当我们需要理解连续变量的分布并希望更好地探索其波动性和异常值时，使用Seaborn绘制山脊图是一种非常好的选择。下面是该技术的详细攻略：

一、什么是山脊图?

山脊图也被称为密度曲线图，它是一种连续的估计曲线，可以描述数据的分布和密度。山脊图可以方便地查看数据的中心、形状和离群值的存在。在Python中，我们可以使用Seaborn库绘制山脊图。

二、如何使用Seaborn绘制山脊图?

使用Seaborn生成山脊图需要以下步骤：

1.导入所需的Python库

Seaborn的安装和配置可以是另一个话题，这里假设已经完成。首先，我们需要导入所需的Python库。Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，因此还需要导入matplotlib和NumPy。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.生成数据

我们需要一个随机生成的正态分布数据集。可以使用Numpy的random函数生成。

np.random.seed(10)
x = np.random.randn(1000)

3.绘制山脊图

生成山脊图的函数是sns.kdeplot()。我们需要将生成的随机数据作为输入，该函数将返回一个有一个有着密度曲线的Matplotlib图。

sns.kdeplot(x)
plt.show()

4.自定义山脊图

可以通过更改函数的参数来自定义山脊图。例如，可以更改颜色和线条的类型，以使图表更具吸引力。下面是一个例子，使用seaborn中的调色板色彩主题，并设置线条类型为虚线。

sns.kdeplot(x, color = 'red', linestyle = '--', linewidth = 2)
plt.show()

5.使用多个山脊图进行比较

可以使用sns.kdeplot()函数生成多个山脉图，并用它们进行比较。例如，我们可以绘制两个不同的正态分布，并将它们绘制在同一个图中:

np.random.seed(5)
y = np.random.randn(1000)
sns.kdeplot(x, color = 'purple')
sns.kdeplot(y, color = 'yellow')
plt.show()

三、示例

下面是两个基于实际数据的示例，展示了如何使用Seaborn库绘制山脊图。

示例 1：食品安全数据的山脊图

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/austinlasseter/plotly_dash_tutorial/master/02-Basic-Dash-App/data/inspections.csv')
df_restaurants = df[df['type'] == 'restaurant']
df_fastfood = df[df['type'] == 'fast food']

sns.kdeplot(df_restaurants['score'], label = 'Restaurant')
sns.kdeplot(df_fastfood['score'], label = 'Fast Food')
plt.legend()
plt.show()

该示例使用Pandas库导入餐馆和快餐数据的形式，以展示它们在检查中得分的不同分布。此外，我们使用sns.kdeplot()函数比较了两个分布，并同时将它们绘制在了同一个图中。

示例 2：单车出租数据的山脊图

import pandas as pd

df_bike = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/bike_rentals.csv')
df_bike_rental_by_hour = df_bike.groupby('hr').agg({'cnt': 'sum'})
df_bike_rental_by_hour.reset_index(inplace=True)

sns.kdeplot(df_bike_rental_by_hour['cnt'])
plt.show()

该示例展示了单车出租数据的分布情况。我们使用了Pandas库，导入具有计数特征的单车租赁数据集。随后使用了sns.kdeplot()函数进行了绘制。该图告诉我们在一天中的何时租赁量最高或最低。