如何在 Seaborn 中给直方图添加轮廓或边缘颜色？
Seaborn 是一个神奇的可视化库，用于在 Python 中绘制统计图形。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更有吸引力。它建立在 matplotlib 库的基础上，也与熊猫的数据结构紧密结合。 Seaborn 旨在使探索和理解数据的中心部分可视化。它提供了面向数据集的 API，因此我们可以在相同变量的不同视觉表示之间切换，以便更好地理解数据集。
在本文中，我们将向直方图添加轮廓或边缘颜色。可以使用 seaborn.distplot() 方法完成任务。
语法: seaborn.distplot(aSeries)
参数
- 系列、一维阵列或列表:观察到的数据。如果这是一个带有名称属性的系列对象，该名称将用于标记数据轴。
- 【matplotlib hist()的 binsargument 或 None，可选:hist bin 的规格。如果未指定，则使用引用规则来尝试查找有用的默认值。
- colormatplotlib 颜色，可选:颜色用于绘制除拟合曲线以外的所有内容。
- 标签，可选:绘图相关组件的图例标签。
- axmatplotlib 轴，可选:如果提供，在此轴上绘图。
返回
- axmatplotlib 轴:返回带有绘图的轴对象，以便进一步调整。
我们主要使用这个方法的 hist_kws 参数，比如边缘颜色、颜色、线宽等等，因为它处理直方图的轮廓和边缘，所以它取一个字典值。
以下是一些描述如何向直方图添加轮廓或边缘颜色的示例:
例 1:
下面是用来说明直方图的数据集:
Python 3
# import required modules
import seaborn
from vega_datasets import data
# assign dataset
dataset = data.co2_concentration()
# display dataset
dataset.sample(n=5)
输出:
现在说明一个直方图，并添加一个轮廓。
Python 3
# depict illustration
seaborn.distplot(dataset['CO2'])
输出:
此外，说明直方图并添加边缘颜色。
Python 3
# depict illustration
sns.distplot(dataset['CO2'],
hist_kws=dict(edgecolor="green", linewidth=5))
输出:
例 2:
下面是另一个数据集，通过它可以绘制直方图:
Python 3
# import required modules
import seaborn
from vega_datasets import data
# assign dataset
dataset = data.la_riots()
# display dataset
dataset.sample(n=5)
下图是:
Python 3
# depict illustration
sns.distplot(dataset['age'],
hist_kws={'color':'green', 'edgecolor':'black',
'linewidth':2, 'linestyle':'--'})
输出:
例 3:
下面是向直方图添加轮廓或边缘颜色的另一个示例。
Python 3
# import required modules
import seaborn
from vega_datasets import data
# assign dataset
dataset = data.seattle_weather()
# display dataset
dataset.sample(n=5)
# depict illustration
sns.distplot(dataset['temp_min'],
hist_kws={'color': 'black', 'edgecolor': 'green',
'linewidth': 5})
输出:
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