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1、绘图参数

可以使用多种库来绘制密度图，其中最常用的是 seaborn 和 matplotlib。以下是使用 seaborn 库绘制密度图时常用的参数：

import seaborn as sns

# 绘制密度图
sns.kdeplot(data, x='column', hue='column', 
           fill=True, alpha=0.5, bw_adjust=2, 
            common_norm=False)

1. data：要绘制密度图的数据集。
2. x：数据集中要绘制密度图的列名或对应列的索引。
3. hue：用于分类的列名或对应列的索引，将为每个分类绘制一个密度图。
4. fill：是否填充密度曲线下方的区域。
5. alpha：用于控制密度图的透明度，取值范围为 0 到 1。
6. bw_adjust：控制密度曲线平滑度的带宽调整系数。
7. common_norm：是否使用相同的 y 轴标准化多个密度图。

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2、使用 matplotlib 库绘制密度图时常用的参数

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制密度图
plt.hist(data['column'], density=True, 
histtype='stepfilled', alpha=0.5, bins=30)

1. density：是否将直方图归一化为概率密度函数，即使得直方图面积等于 1。
2. histtype：直方图的类型，可选项包括 ‘bar’、‘barstacked’、‘step’、‘stepfilled’。
3. alpha：用于控制密度图的透明度，取值范围为 0 到1。
   bins：直方图的箱子数量。

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3、案例

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

excel = pd.read_excel("C:/Users/ypzhao/Desktop/data.xlsx")
data = pd.DataFrame(excel)
# 生成随机数据
x = data['序号']
y1 = data['Weight/kg']
y2 = data['value2']


# Draw Plot
ax=plt.figure(figsize=(10,6), dpi= 80)

sns.kdeplot(y1,shade=True, color="orange", label="City A", alpha=.3)
sns.kdeplot(y2,shade=True, color="green", label="City B", alpha=.2)

# Decoration
ax.set_xlim=(50,65)
plt.legend(ncol=2,loc='best')

4、 运行结果

python绘图往期系列文章目录

往期python绘图合集:
1、python绘制简单的折线图
2、python读取excel中数据并绘制多子图多组图在一张画布上
3、python绘制带误差棒的柱状图
4、python绘制多子图并单独显示
5、python读取excel数据并绘制多y轴图像
6、python绘制柱状图并美化|不同颜色填充柱子
7、python随机生成数据并用双y轴绘制两条带误差棒的折线图
8、Python绘制带误差棒的柱状图渐变色填充含数据标注(进阶)
9、python绘制散点图|散点大小和颜色深浅由数值决定
10、Matplotlib绘制漂亮的饼状图|python绘制漂亮的饼状图
11、python读取excel数据并用双y轴绘制柱状图和折线图，柱子用渐变颜色填充
12、python批量修改图片格式|python批量给图片增加水印|python批量给图片大小
13、python绘制气泡图|随机生成数据

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