在數(shù)據(jù)分析過程中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是很重要的環(huán)節(jié)之一。在EDA過程中，我們通常需要了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系及其分布。其中，聯(lián)合分布就是一種非常有用的探索工具。本文將介紹如何使用Python畫聯(lián)合分布。

# 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
tips = sns.load_dataset('tips')
# 畫聯(lián)合分布圖
sns.jointplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, kind='scatter')
plt.show()

代碼解釋：

• sns.load_dataset('tips')導(dǎo)入tips數(shù)據(jù)集
• sns.jointplot()函數(shù)用于畫聯(lián)合分布圖，其中x為橫坐標(biāo)，y為縱坐標(biāo)，data為數(shù)據(jù)集，kind為圖表類型，此處為散點(diǎn)圖
• plt.show()用于顯示圖表

上述代碼所畫的聯(lián)合分布圖如下圖所示：

______________
|              |
| X X X X X X  |
| X X X X X X  |
| X X X X X X  |
| X X X X X X  |
| X X X X X X  |
| X X X X X X  |
|______________

其中，X表示散點(diǎn)。

除了散點(diǎn)圖外，聯(lián)合分布圖還有其他圖表類型，如hex、kde等。它們的使用方式與上述代碼類似，只需要將kind參數(shù)改為對(duì)應(yīng)的值即可。

Python的seaborn庫(kù)提供了非常方便的畫圖函數(shù)，可以幫我們快速地進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析，包括聯(lián)合分布圖。希望本文能對(duì)大家的數(shù)據(jù)分析工作有所幫助。