我正在查看电信客户数据。我目前正在研究的两个变量是：
- 每月费用- 每月向客户收取的总金额。
- 是老年人- 客户是否是老年人。
我正在尝试绘制两个直方图，以查看非老年人和老年人的分布是否不同。
如果我使用 seaborn 的 distplot 那么我得到以下结果
如果我使用 pyplot hist 那么我得到以下结果
在第一张图中，蓝色的高于橙色的，范围为 ~70-120，而在第二张图中，蓝色的始终保持在橙色的下方。
这两者有什么区别？
为什么 seaborn.dist 和 pyplot.hist 在同一数据上生成两个不同的直方图？
数据挖掘
Python
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海运
2021-10-03 12:56:32
2个回答
第一个返回分布的概率密度。如您所见，它们积分为 1，即它们覆盖相同的区域（因为它们是概率，而不是原始数据）。
第二个返回实际频率，这就是为什么您拥有数据的实际规模。具有不同尺度的不同直方图。
这些绘图函数pyplot.hist、seaborn.countplot和seaborn.displot都是绘制单个变量频率的辅助工具。根据这个变量的性质，它们可能或多或少适合可视化。
所有函数pyplot.hist、seaborn.countplot和seaborn.displot充当 matplotlib 条形图的包装器，如果认为手动绘制此类条形图过于繁琐，则可以使用这些函数。
对于连续变量，可以使用apyplot.hist或。seaborn.distplot对于离散变量，aseaborn.countplot更方便。