使用Seaborn的jointplot可快速可視化兩個變量間的關(guān)係及各自分佈；2. 基礎(chǔ)散點圖通過sns.jointplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", kind="scatter")實現(xiàn)，中心為散點圖，上下和右側(cè)顯示直方圖；3. 添加回歸線和密度信息可用kind="reg"，並結(jié)合marginal_kws設(shè)置邊緣圖樣式；4. 數(shù)據(jù)量大時推薦kind="hex"，用六邊形箱圖展示數(shù)據(jù)密集區(qū)域；5. 使用kind="kde"結(jié)合fill=True和thresh=0.05可繪製填充的核密度等高線圖，清晰呈現(xiàn)分佈趨勢；6. 常見參數(shù)包括data、x、y、kind、marginal_kws、height和ratio，jointplot適用於探索雙連續(xù)變量關(guān)係與分佈，代碼簡潔且信息豐富。
在Python 中使用Seaborn 的jointplot可以非常方便地可視化兩個變量之間的關(guān)係，同時展示各自的分佈情況。下面是一個實用的jointplot示例，幫助你快速上手。
1. 基礎(chǔ)散點圖jointplot（scatter）
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加載示例數(shù)據(jù)tips = sns.load_dataset("tips")
# 創(chuàng)建jointplot
sns.jointplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", kind="scatter")
plt.show()這會生成一個散點圖，中心是total_bill和tip的散點關(guān)係，上方和右側(cè)分別是兩個變量的直方圖。
2. 帶回歸線和密度圖的jointplot
如果你想更清楚地看到趨勢和分佈密度：
sns.jointplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", kind="reg", marginal_kws=dict(bins=15, fill=True)) plt.show()
-
kind="reg"：添加回歸線和相關(guān)性信息。 -
marginal_kws：控制邊緣圖（上方和右方）的樣式，比如柱子數(shù)量和是否填充顏色。
3. 使用六邊形箱圖（hex）展示大量數(shù)據(jù)
當(dāng)數(shù)據(jù)點很多、散點圖重疊嚴(yán)重時，可以用六邊形箱圖：
# 生成一些模擬數(shù)據(jù)import numpy as np np.random.seed(42) x = np.random.randn(1000) y = x np.random.randn(1000) # 使用hex 模式sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex", color="blue") plt.show()
六邊形顏色越深，表示該區(qū)域的數(shù)據(jù)點越密集。
4. 使用核密度估計（kde）展示分佈
sns.jointplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", kind="kde", fill=True, thresh=0.05) plt.show()
-
kind="kde"：用等高線圖表示密度。 -
fill=True：填充顏色。 -
thresh=0.05：設(shè)置密度閾值，避免邊緣噪聲。
常見參數(shù)說明
-
data：DataFrame 數(shù)據(jù)。 -
x,y：變量名（字符串）或數(shù)組。 -
kind：繪圖類型，可選"scatter","reg","resid","kde","hex"。 -
marginal_kws：控制邊緣圖的參數(shù)。 -
height：圖像大?。ㄈ?code>height=6 ）。 -
ratio：中心圖與邊緣圖的比例（默認(rèn)5:1）。
基本上就這些常用用法。 jointplot適合探索兩個連續(xù)變量的關(guān)係和各自分佈，簡單幾行代碼就能獲得豐富信息。
以上是python seaborn關(guān)節(jié)圖示例的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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