distplot

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55,...

首先，纯Python实现，利用字典和collections.Counter可以快速统计数据频率；其次，Numpy方法，通过np.histogram进行分箱计数，构建标准意义上的直方图；接着，Matplotlib和Pandas提供了高级可视化，如自动分箱和DataFrame操作；绘制核密度估计（KDE）则使用pandas的plot.kde；最后，Seaborn的distplot方法可以同时展示直...