Python数据可视化分析教程详解

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核心是用直方图+KDE判断分布形态，箱线图识别异常与偏态，小提琴图对比多组分布，CDF图精确比较差异；需据数据量和目标灵活组合2–3种，并规范标注。

分析数据分布，核心是快速看清数值的集中趋势、离散程度和异常情况。Python中没有唯一“标准”方法，但有一套被广泛验证、分工明确的可视化组合：直方图看整体形态，箱线图查异常与偏态，核密度估计（KDE）平滑观察概率密度，再辅以小提琴图或累积分布图（CDF）做补充。关键不在工具多，而在每种图解决什么问题、何时该用。

直方图 + KDE 叠加：判断分布形状最直观

直方图反映频数分布，但受分组数量（bins）影响大；叠加KDE曲线能平滑呈现潜在的概率密度。二者结合，一眼识别是否近似正态、左偏、右偏或双峰。

• 用 seaborn.histplot() 或 matplotlib.pyplot.hist() 绘制直方图，设置 stat="density" 使其纵轴为密度而非频数
• 调用 kde=True（seaborn）或单独用 scipy.stats.gaussian_kde 计算后绘制，确保直方图与KDE尺度一致
• 注意：样本量较小时KDE易过拟合，可适当增大 bw_method 带宽参数；样本量极小（

箱线图：快速定位异常值与分布偏斜

箱线图不依赖分布假设，对异常值敏感，且能直接读出中位数、四分位距（IQR）、上下须范围（通常为 Q1−1.5×IQR 至 Q3+1.5×IQR）。

• 用 seaborn.boxplot() 或 matplotlib.pyplot.boxplot()，默认即按上述规则识别异常值（圆点或星号）
• 若中位数明显偏离箱体中心，说明分布偏斜；若上须远长于下须，大概率右偏；反之左偏
• 多个变量对比时，箱线图并排排列比直方图更节省空间、更易比较位置与离散度

小提琴图：兼顾分布形状与密度信息

小提琴图本质是箱线图+KDE的融合——中间的白点是中位数，粗黑条是IQR，两侧“小提琴”轮廓就是KDE密度曲线，左右对称与否一目了然。

• 用 seaborn.violinplot()，默认显示内部箱线结构，无需额外设置
• 适合中等以上样本量（n > 50），太小时“小提琴”会失真；可配合 inner="stick" 显示每个数据点的抖动（jitter）增强可读性
• 对比多组分布时，它比纯KDE叠图更清晰，因保留了统计摘要（中位数、四分位数）

累积分布函数（CDF）图：精确比较分布差异

CDF图展示“小于等于某值的样本占比”，不依赖分组或平滑，特别适合判断两组数据是否来自同一分布（如KS检验前的可视化），或查找特定分位点（如95%分位值）。

• 用 numpy.sort() 排序后计算累计比例，或直接用 statsmodels.distributions.ECDF
• 多条CDF线交叉越少、分离越明显，说明分布差异越大；若一条线整体在另一条右上方，说明其取值系统性更大
• 标注常用分位点（如中位数、90%分位）可用 plt.axhline() 或 plt.text() 辅助解读

基本上就这些。不需要堆砌所有图表，根据数据量、分析目标和受众灵活选2–3种组合即可。比如探索单变量先看直方图+KDE，检查异常用箱线图，多组对比优先小提琴图，严谨验证分布差异补一张CDF。不复杂但容易忽略的是：始终记得加标题、坐标轴标签、单位，以及必要时注明样本量——可视化不是炫技，是让分布自己说话。

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