概述
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
Seaborn的安装
>>>pip install seaborn安装完Seaborn包后，我们就开始进入接下来的学习啦，首先我们介绍kdeplot的画法。
注：所有代码均是在IPython notebook中实现
kdeplot(核密度估计图)
核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。具体用法如下：
最后
以上就是忧心方盒为你收集整理的python 二元正态分布_【Python可视化1】Seaborn之数据分布的呈现的全部内容，希望文章能够帮你解决python 二元正态分布_【Python可视化1】Seaborn之数据分布的呈现所遇到的程序开发问题。
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