python绘图之二维核密度图

二维核密度图能够直观地呈现两个变量之间的联合分布情况。通过平滑的密度曲线，可以观察数据的集中趋势、离散程度以及是否存在多峰等特征。本节学习使用python绘制二维核密度图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 seaborn 自带的保险数据集
insurance = sns.load_dataset('tips')  # 注意：seaborn 中没有直接的 'insurance' 数据集，我们使用 'tips' 数据集代替

# 绘制二维核密度估计图
plt.figure(figsize=(6, 8))  # 设置图形大小
sns.kdeplot(x=insurance.total_bill, y=insurance.tip, shade=True, cmap='Reds', shade_lowest=True)  # 使用 'total_bill' 和 'tip' 列
plt.title('Total Bill vs. Tip Amount', fontsize=14)  # 添加标题
plt.xlabel('Total Bill ($)', fontsize=12)  # 设置 x 轴标签
plt.ylabel('Tip Amount ($)', fontsize=12)  # 设置 y 轴标签
plt.show()