# Seaborn 分布图 > 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/](https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/) 通过 Seaborn 分布图，您可以显示带有线条的直方图。 这可以以各种变化形式显示。 我们将 Seaborn 与 Python 绘图模块 Matplotlib 结合使用。 分布图绘制观测值的单变量分布。 `distplot()`函数将 Matplotlib `hist`函数与 Seaborn `kdeplot()`和`rugplot()`函数结合在一起。 ## 示例 ### 分布图示例 下图显示了一个简单的分布。 它使用`random.randn()`创建随机值。如果您也手动定义值，它将起作用。 ```py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns, numpy as np sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) ax = sns.distplot(x) plt.show() ```  ### 分布图示例 您可以显示分布图的各种变化。 我们使用`pylab`模块中的`subplot()`方法来一次显示 4 种变化。 通过更改`distplot()`方法中的参数，您可以创建完全不同的视图。 您可以使用这些参数来更改颜色，方向等。 ```py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns, numpy as np from pylab import * sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) subplot(2,2,1) ax = sns.distplot(x) subplot(2,2,2) ax = sns.distplot(x, rug=False, hist=False) subplot(2,2,3) ax = sns.distplot(x, vertical=True) subplot(2,2,4) ax = sns.kdeplot(x, shade=True, color="r") plt.show() ```  [下载示例](https://gum.co/mpdp) ### Seaborn 分布 您也可以在直方图中显示 Seaborn 的标准数据集。这是一个很大的数据集，因此仅占用一列。 ```py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic=sns.load_dataset('titanic') age1=titanic['age'].dropna() sns.distplot(age1) plt.show() ```  ### 分布图容器 如果您想更改桶的数量或隐藏行，也可以。当调用方法`distplot()`时，您可以传递箱数并告诉直线（kde）不可见。 ```py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic=sns.load_dataset('titanic') age1=titanic['age'].dropna() sns.distplot(age1,bins=30,kde=False) plt.show() ```  ### Seaborn 不同的绘图 下面的示例显示了其他一些分布图示例。 您通过`grid(True)`方法调用激活了一个网格。 ```py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic=sns.load_dataset('titanic') age1=titanic['age'].dropna() fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.distplot(age1,ax=axes[0]) plt.grid(True) sns.distplot(age1,rug=True,ax=axes[1]) plt.show() ```  [下载示例](https://gum.co/mpdp)