Matplotlib 密度图

Suraj Joshi 2023年1月30日 2020年11月24日
  1. 使用 scipy.stats 模块中的 gaussian_kde() 方法生成密度图
  2. 使用 seaborn 包中的 kdeplot() 方法生成密度图
  3. 使用 distplot() 方法从 seaborn 包中生成密度图
  4. pandas.DataFrame.plot() 方法中设置 kind='density'来生成密度图
Matplotlib 密度图

为了使用 Python 生成密度图,我们首先使用 scipy.stats 模块中的 gaussian_kde() 方法从给定数据中估计密度函数。然后我们绘制密度函数,生成密度图。另外,我们也可以使用 seaborn 包中的 kdeplot() 或者在 pandas.DataFrame.plot() 方法中设置 kind='density'来生成密度图。

使用 scipy.stats 模块中的 gaussian_kde() 方法生成密度图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde

data = [2,3,3,4,2,1,5,6,4,3,3,3,6,4,5,4,3,2]
density = kde.gaussian_kde(data)
x = np.linspace(-2,10,300)
y=density(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Density Plot of the data")
plt.show()

输出:

用 gaussian_kde 方法生成密度图

在这里,我们首先使用 gaussian_kde() 方法估计给定数据的密度函数。然后,我们用 plot() 方法绘制出从 -210 的值的函数。

生成的密度图足够是不精确的,这是由 gaussian_kde 函数自动设置带宽而导致的。为了设置带宽,我们可以使用 gaussian_kde 类的 covariance_factor 函数。然后我们调用 _compute_covariance 方法,使所有的因子都能正确计算,从而生成精确的图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde

data = [2,3,3,4,2,1,5,6,4,3,3,3,6,4,5,4,3,2]
prob_density = kde.gaussian_kde(data)
prob_density.covariance_factor = lambda : .25
prob_density._compute_covariance()

x = np.linspace(-2,10,300)
y=prob_density(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Density Plot of the data")
plt.show()

输出:

使用 gaussian_kde 方法生成更精确的密度图

使用 seaborn 包中的 kdeplot() 方法生成密度图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = [2,3,3,4,2,1,5,6,4,3,3,3,6,4,5,4,3,2]
sns.kdeplot(data,bw=0.25)
plt.show()

输出:

用 kdeplot 方法生成密度图

这样,我们只需将数据传入 kdeplot() 方法就可以生成密度图。

使用 distplot() 方法从 seaborn 包中生成密度图

我们也可以使用 seaborn 包中的 distplot() 方法,并设置 hist=False 来生成密度图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = [2,3,3,4,2,1,5,6,4,3,3,3,6,4,5,4,3,2]
sns.distplot(data,hist=False)
plt.show()

输出:

使用 distplot 方法生成密度图

pandas.DataFrame.plot() 方法中设置 kind='density'来生成密度图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [2,3,3,4,2,1,5,6,4,3,3,3,6,4,5,4,3,2]
df=pd.DataFrame(data)
df.plot(kind='density')
plt.show()

输出:

在 pandas.DataFrame.plot 中设置 kind=density 来生成密度图

Author: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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