1. 前言

當(dāng)你已經(jīng)具備一段可用于快速查看數(shù)組分布的Python代碼時(shí)，你擁有了一項(xiàng)強(qiáng)大的工具來分析和理解你的數(shù)據(jù)集。這種類型的代碼通常會使用可視化庫，例如Matplotlib和Seaborn，以直觀的方式展示數(shù)據(jù)分布。這些庫允許你創(chuàng)建直方圖以觀察數(shù)據(jù)集中的頻率分布，以及核密度估計(jì)圖（KDE圖），后者提供了一個(gè)平滑的數(shù)據(jù)分布估計(jì)。

直方圖是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來表示數(shù)據(jù)分布的一種圖表形式，通過將數(shù)據(jù)分區(qū)間來展示每個(gè)區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)頻率。直方圖對于展現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的分布情況非常有用，特別是當(dāng)你需要估計(jì)數(shù)據(jù)的密度或者是概率分布時(shí)。

核密度估計(jì)圖通過對數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行平滑處理，以曲線形式提供了可能的概率密度函數(shù)。相比于直方圖的鋸齒狀邊緣，KDE圖可以提供一個(gè)更為平滑的數(shù)據(jù)分布視圖。這對于估計(jì)未知的概率密度函數(shù)非常有幫助，并且在數(shù)據(jù)探索階段提供了更為清晰的視覺表示。

使用這類代碼的優(yōu)點(diǎn)在于其高效性和直觀性。它可以幫助你迅速診斷數(shù)據(jù)中的異常值，理解數(shù)據(jù)的偏斜程度，以及識別出數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。這對于數(shù)據(jù)預(yù)處理和后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、建模有著重要的幫助作用。簡而言之，通過這種方式可視化的數(shù)組分布是數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一部分，幫助你以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式做出決策。

2. 代碼

def plot_distribution(data, upper_percentile=