理解分布图选择

有几种强大的Seaborn函数可用于可视化数据分布：histplot、kdeplot、boxplot、violinplot和jointplot。每种函数都对数据集中的潜在规律提供了不同的视角。但是，您如何决定在特定任务中使用哪一种呢？选择合适的图表对于有效传递信息十分重要。接下来，我们来分析每种图表的优点和常见用途。

图表选择的指导要点

思考您最希望了解或表达分布的哪一方面：

1. 原始频率与大致形状： 如果您需要查看落在特定范围（箱）内的数据点数量，并对分布的大致形状有一个了解，**直方图（histplot）**是您的初步选择。它直接且易于理解。不过请记住，图表外观会因您选择的箱数量和宽度而变化。

2. 平滑形状与概率密度： 为了获得更平滑的分布表示，通常被视为对潜在概率密度函数（PDF）的估计，请使用核密度估计（kdeplot）。KDE图有助于可视化整体形状，避免直方图的锯齿状，并且特别适用于在同一坐标轴上比较多个分布的形状。请注意，它们有时可能会平滑掉一些具体细节，或在数据稀疏的区域显示出密度。

3. 跨类别分布比较（汇总统计量）： 当您的目标是比较数值变量在不同组或类别之间的集中趋势（中位数）和离散程度（四分位数范围）时，**箱线图（boxplot）**非常有效。它清楚地显示中位数、四分位数和潜在的异常值，使比较变得直接。然而，箱线图会隐藏箱体内部分布的具体形状。两个形状不同的分布可能具有非常相似的箱线图。

4. 跨类别分布比较（形状与汇总）： 如果您希望获得箱线图的比较能力，同时也想了解每个类别分布的形状，**小提琴图（violinplot）**是一个很好的选择。它实质上结合了箱线图（通常显示在小提琴内部）和两侧镜像的KDE图。这提供了比单独箱线图更丰富的比较，但如果类别太多，可能会变得视觉混乱。

5. 两个变量及其分布之间的关联： 当您想了解两个数值变量之间如何关联，并且也想单独查看每个变量的分布时，请使用**jointplot**。此函数会创建一个中心图（通常是散点图或六边形箱体图）来显示关联，同时在边缘显示每个变量的直方图或KDE图。它专门用于结合单变量（one-variable）分布视图的双变量（two-variable）分析。

您需要考虑的问题

在创建图表之前，请思考以下问题：

• 我正在可视化多少个变量？
  • 一个数值变量：histplot、kdeplot。
  • 一个按类别划分的数值变量：boxplot、violinplot、多个kdeplot。
  • 两个数值变量：jointplot（用于关联 + 单独分布）、scatterplot或专门的双变量图表。
• 主要目的是什么？
  • 查看箱体中的精确计数：histplot。
  • 查看平滑的形状估计：kdeplot。
  • 比较组间的汇总统计量（中位数、四分位数）：boxplot。
  • 比较组间的形状和汇总：violinplot。
  • 查看两个变量之间的关联及其分布：jointplot。
• 受众是谁？
  • 箱线图是广为人知的汇总图。
  • 小提琴图提供更多细节，但可能需要向某些受众进行更多解释。
  • 直方图易于理解，但依赖于箱体选择。
  • KDE图有效地显示形状，但表示的是密度估计，而非原始计数。

汇总表

图表类型	主要用途	优点	缺点
histplot	显示箱体内的频率计数，大致形状	简单，易懂，显示原始计数	对箱体大小敏感，可能出现锯齿状
kdeplot	显示分布形状的平滑估计（PDF）	平滑，适合比较形状，对箱体大小不那么敏感	可能隐藏细节，在数据稀疏处可能暗示密度
boxplot	比较跨类别的汇总统计量	中位数/四分位数比较清晰，识别异常值	隐藏四分位数内的分布形状
violinplot	比较跨类别的分布（形状与汇总）	显示形状（KDE）和汇总（箱线图）	类别过多时可能视觉复杂
jointplot	显示关联与单独分布（2个变量）	结合双变量关联与单变量分布	仅限于两个数值变量

选择合适的分布图需要了解每种图表强调的内容。通常，您可能会从直方图或KDE图开始进行初步查看，然后根据汇总统计量或完整形状对您的分析是否更具意义，再转向箱线图或小提琴图进行组间比较。不妨尝试不止一种类型，看看哪种图表最有效地讲述您数据中的情况。