python如何两个类别的数据分布图
用户关注问题
如何使用Python绘制表示两个类别的数据分布图？
我有两类数据，想用Python画出它们的分布图，有哪些常用的绘图方法或库可以实现？
绘制两个类别数据分布图的常用方法和库
在Python中，绘制两个类别的数据分布图通常使用matplotlib、seaborn或plotly等库。常用的图表有散点图（scatter plot）、箱线图（box plot）、小提琴图（violin plot）和直方图（histogram）。seaborn库提供了方便的分类绘图接口，比如使用sns.scatterplot()画散点图，或者sns.violinplot()观察类别分布的形态。选择合适的图形可以帮助更直观地比较两个类别数据的分布情况。
如何通过Python代码区分并展示两个类别之间的分布差异？
想用Python分析两个类别数据的分布差异，有没有示范代码或步骤推荐？
用Python区分并可视化两个类别分布差异的示范
可以用pandas结合seaborn绘制分布图，先将数据按类别分组，再利用sns.histplot()或sns.kdeplot()叠加两组数据的分布曲线。示例代码如下：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设df包含数据和类别列
sns.kdeplot(data=df, x='value_column', hue='category_column', common_norm=False)
plt.show()
此方法能够清晰展示两个类别数据的密度分布，方便对比。
如何判断两个类别的数据分布是否存在显著差异？
除了画图，我想知道两个类别数据的分布差异是否显著，Python里有什么方法可以用？
用统计测试确认两个类别分布差异的显著性
可以通过统计检验来判断两个类别的数据分布差异，如使用科尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（KS检验）、曼-惠特尼U检验等。Python的scipy库提供对应函数，例如scipy.stats.ks_2samp()。执行检验后，根据p值判断差异是否显著，常用阈值是0.05。此方法补充了可视化展示的直观性，可为数据分析提供更科学依据。