На этом шаге мы рассмотрим еще ряд параметров этой функции.

    Для дополнительной настройки представления можно воспользоваться следующими параметрами:

color: Matplotlib-цвет, optional

Цвет элементов диаграммы. Для разных элементов будут выбраны разные оттенки.

vertical: bool, optional

Ориентация графиков: True - вертикальная, False (или None) - горизонтальная.

norm_hist: bool, optional

Если значение равно True, то при построении гистограммы высота столбцов будет обозначать величину плотности, а не количество элементов в наборе данных.

axlabel: str, False, None, optional

Имя оси абсцисс (ось x). Если значение равно None, то будет взято значение параметра Name структуры, переданной через аргумент а (если таковой у неё есть), иначе подпись не будет поставлена.

label: string, optional

Метка для легенды.

    Поработаем с этими параметрами на практике. Изменим цвет графиков на зелёный:

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

np.random.seed(123)
x = np.random.chisquare(2, 500)
s = pd.Series(x)
sns.distplot(s, rug=True, color="g")

plt.show()

Рис.1. Демонстрация работы функции distplot() с параметром color

    Изменим ориентацию:

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

np.random.seed(123)
x = np.random.chisquare(2, 500)
s = pd.Series(x)
sns.distplot(s, rug=True, vertical=True)

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы функции distplot() с параметром vertical

    Зададим подпись оси х:

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

np.random.seed(123)
x = np.random.chisquare(2, 500)
s = pd.Series(x)
sns.distplot(s, rug=True, axlabel="chi-square values")

plt.show()

Рис.3. Демонстрация работы функции distplot() с параметром axlabel

    Для более тонкой настройки представления графиков используйте параметры hist_kws, kde_kws и rug_kws, через которые задаются параметры соответствующих функций:

hist_kws: diet, optional

Аргументы функции hist().

kde_kws: diet, optional

Аргументы функции kdeplot().

rug_kws: diet, optional

Аргументы функции rugplot().

    Продемонстрируем работу с ними на примере:

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

np.random.seed(123)
x = np.random.chisquare(2, 500)
s = pd.Series(x)

h_kws = {"alpha": 0.3, "color": "r"}
k_kws = {"shade": True, "color": "g"}
r_kws = {"height": 0.1}
sns.distplot(s, bins=10, rug=True, hist_kws=h_kws,
             kde_kws=k_kws, rug_kws=r_kws)

plt.show()

Рис.4. Демонстрация работы с параметрами hist_kws, kde_kws и rug_kws функции distplot()

    На следующем шаге мы рассмотрим функцию kdeplot().

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг