转至Python的seaborn库，同样使用集成功能绘制核密度估计图。代码如下，生成结果图。通过调整seaborn绘图风格，可实现主题更换，例如添加特定代码实现暗黑风格的图示。以下是代码示例及暗黑风格的可视化结果。本教程总结R语言与Python在核密度估计图绘制上的方法，旨在帮助用户根据个人喜好选择合适的绘图工具。R-...
基础绘图篇 | 核密度估计图绘制R+Python
本篇教程聚焦核密度估计图绘制，介绍R语言的ggplot2库中geom_density()函数用法。借助公众号DataCharm提供的练习数据集，我们展示基础绘制流程。代码如下：
通过执行上述代码，得到核密度估计图。接着，我们采用hrbrthemes库的theme_ft_rc()和theme_ipsum()实现主题更换，展示不同风格的可视化结果。
为了提升图示美观性，可参照前文提供的方法添加图片。以下代码实现图片美化，最终效果显著提升。
转至Python的seaborn库，同样使用集成功能绘制核密度估计图。代码如下，生成结果图。
通过调整seaborn绘图风格，可实现主题更换，例如添加特定代码实现暗黑风格的图示。以下是代码示例及暗黑风格的可视化结果。
本教程总结R语言与Python在核密度估计图绘制上的方法，旨在帮助用户根据个人喜好选择合适的绘图工具。R-ggplot2与Python-seaborn提供丰富且强大的绘图功能，适用于数据分布分析。2024-11-14
