Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的强大 Python 可视化库，它提供了一个高级接口，用于绘制引人入胜且信息丰富的统计图形。在 Seaborn 众多的实用函数中，有一个名为 INLINECODEcde3a28b 的函数，它代表核密度估计图。该函数用于可视化连续变量的概率密度。在处理双变量数据时，INLINECODE17ee8bb6 还可以生成等高线图，这对于理解数据点在二维空间中的分布特别有用。
在本文中，我们将深入探讨 Seaborn 中 kdeplot 函数的“levels”概念。我们将探索 levels 的含义、如何使用它们，以及它们在数据可视化中的实际应用。
目录
- 理解核密度估计 (KDE)
- Seaborn KDE 图中的 levels 意味着什么？
- Seaborn KDE 图中的 levels 参数：实现
- 理解 KDE 图中的等密度比例
- 自定义 KDE 图中的等高线层级
- 使用 KDE 图比较多个数据集
理解核密度估计 (KDE)
在深入研究 levels 参数的细节之前，理解什么是核密度估计 (KDE) 是非常重要的。KDE 是一种估计随机变量概率密度函数的非参数方法。它平滑数据点以创建连续的概率分布，在一维中可以可视化为曲线，在二维中可以可视化为等高线。
- 一维 KDE： 在一维 KDE 中，数据点使用核函数进行平滑，通常是高斯（正态）分布。结果是一条平滑的曲线，代表数据的估计概率密度。
- 二维 KDE： 在二维 KDE 中，数据点在两个维度上都进行了平滑，从而形成一个代表两个变量联合概率密度的曲面。这个曲面可以使用等高线图来可视化，其中每条等高线代表密度恒定的区域。
对于双变量数据，kdeplot 可以生成等高线图：
import numpy as np
# 生成一些随机的双变量数据
data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, 0.5], [0.5, 1]], size=300)
# 为双变量数据创建一个 KDE 图
sns.kdeplot(x=data[:, 0], y=data[:, 1])
plt.show()
Seaborn INLINECODEc18a655f 函数中的 INLINECODEa6c83005 参数用于定义双变量数据 KDE 图中的等高线层级。等高线层级本质上是绘制等高线所在的“高度”。这些层级有助于可视化图表中不同区域的数据点密度。
指定层级：
levels 参数可以通过两种方式指定：
- 单个整数：当 INLINECODE9ea7baab 设置为单个整数时，它指定要绘制的等高线层级的数量。例如，INLINECODE254e287c 将在图中创建十条等高线。
- 值数组：当 INLINECODEe27b63ed 是一个数组时，数组中的每个值代表一个特定的等高线层级。这些值应在 0 到 1 之间，其中接近 0 的值意味着几乎所有样本都将包含在该等高线内，而接近 1 的值意味着只有最中心的样本适合该等高线。例如，INLINECODEac8019db 将在数据分布的第 10、50 和 90 个百分位数处创建等高线。
Seaborn KDE 图中的 Levels 参数：实现
以下是如何在 Seaborn KDE 图中使用 levels 参数的示例：
Python
CODEBLOCK_08aaa24f
输出：
在这个示例中，KDE 图在数据分布的第 10、50 和 90 个百分位数处具有等高线，并使用“Blues”颜色映射进行着色。
理解 KDE 图中的等密度比例
术语“等密度比例”是指核密度估计 (KDE) 图中每条等高线所代表的属性，即数据密度保持恒定的区域。这些等高线类似于地图上的地形线，可视化了数据点在二维空间中的分布，清晰地描绘了不同密度的区域。
等密度比例的实际应用：
在 KDE 图中利用 levels 参数对于以下几个实际应用特别有用：
- 突出特定区域：通过设置特定的密度层级，我们可以强调感兴趣的特定区域