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


#distplot 集合了matplotlib的直方图和核函数统计曲线的kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条
x=np.random.randn(100)
sns.distplot(x)
plt.show()

distplot画图1.png

#hist=True/False 调节是否显示直方图
#kde=True/False  调节是否显示核密度曲线
#创建一行三列的子画布并指定大小
figure,axes=plt.subplots(1,3,figsize=(8,5))
sns.distplot(x,ax=axes[0])
sns.distplot(x,ax=axes[1],hist=False)  #在第二块画布不画直方图
sns.distplot(x,ax=axes[2],kde=False)   #在第三块画布不画核密度曲线
plt.show()

hist和kde参数调节图.png

#bins 控制直方图划分，bins=20 划分成20个区间
sns.distplot(x,bins=20)
plt.show()

bins参数控制直方图划分.png

#rug=True  生成数值的小细条
sns.distplot(x,bins=20,rug=True)
plt.show()

rug参数控制数值的小细条.png

#拟合标准正态分布
from scipy.stats import norm
sns.distplot(x,bins=20,rug=True,fit=norm)
plt.show()

拟合标准正态分布.png