绘制 直方图和核密度图

直方图和核密度图

1 pandas 方法
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt # 不能漏掉.pyplot
data=pd.read_csv(r’C:1Pylearndata_for_analysistable4-3.csv’, sep=’,’, engine=‘python’, encoding=‘utf-8’)
#分割符错误会导致问题
data
data.Age.plot(kind=‘hist’, bins=20, color=‘blue’, edgecolor=‘black’, density= True, label= “直方图”) # normed不再使用，更新为density
data.Age.plot(kind=‘kde’, color = ‘red’, label=‘核密度图’)
plt.xlabel(‘年龄’)
plt.ylabel(‘核密度’)
plt.title(‘年龄分布图’)
plt.legend()
#中文符号显示问题
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
plt.show()

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

data =pd.read_csv(r’C:1Pylearndata_for_analysistable4-3.csv’, sep=’,’, engine=‘python’, encoding=‘utf-8’)
data
Age_Male= data.Age[data.Sex==‘male’]
Age_Male_dropna=Age_Male.dropna() #需要清理没有数据的

Age_Female= data.Age[data.Sex==‘female’]
Age_Female_dropna=Age_Female.dropna()

sns.distplot(Age_Male_dropna, bins=20, kde= False, hist_kws = {‘color’:‘blue’}, label=‘男性’)
sns.distplot(Age_Female_dropna, bins=20, kde= False, hist_kws = {‘color’:‘red’}, label=‘女性’)

plt.title(‘年龄分布图’)
plt.legend()
#中文符号显示问题
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
plt.show()

sns.distplot(Age_Male_dropna,hist= False, kde_kws = {‘color’:‘blue’, ‘linestyle’:’-’},norm_hist= True,label=‘男性’)
sns.distplot(Age_Female_dropna,hist= False, kde_kws = {‘color’:‘blue’, ‘linestyle’:’–’},norm_hist= True,label=‘女性’)
plt.title(‘年龄核密度图’)
plt.legend()
#中文符号显示问题
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
plt.show()

最后

以上就是结实树叶为你收集整理的绘制 直方图和核密度图的全部内容，希望文章能够帮你解决绘制 直方图和核密度图所遇到的程序开发问题。

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