前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下: R-ggplot2.geom_density()绘制方法 Python-seaborn.kdeplot()绘制方法 各自方法的图片元素
核函数(Kernel Function):决定如何平滑数据点。常见的核函数包括高斯核、三角核、均匀核等。 KDE 的优势在于它比直方图更能细腻地展示数据的分布,尤其适合分析连续数据。 二、使用 Python 绘制核密度估计图 Python 提供了多个绘图库来绘制 KDE 图,其中 Seaborn 是最常用的库之一。它内置了 kdeplot() 函数,可以方便...
例如,你可以将核密度估计图与直方图、箱线图等其他类型的图表结合使用,以便更全面地了解数据的分布和结构。总结起来,核密度估计图是一种强大的数据可视化工具,适用于探索和解释连续变量的分布。通过使用Python的Seaborn库,我们可以轻松地创建核密度估计图并从中获取有价值的信息。无论是进行数据探索还是可视化报告,核密度...
该函数有两个主要参数,binwidth(箱型3宽度)和bins(箱型数量) ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图 该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数),核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括:epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine. 1数据构造 统计直方图是对一个变量的...
该函数用于绘制核密度估计图,其中x和y分别为数据的两个维度,cmap参数指定了颜色映射,fill=True表示使用颜色填充密度曲线下面的区域。 代码: 1importpandas as pd2importmatplotlib.pyplot as plt3importseaborn as sns#matplotlib的补充45#读取Excel文件6file_path ="单日销售情况.xlsx"7sheet_name ="2023-6-30日...
前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下: R-ggplot2.geom_density()绘制方法 Python-seaborn.kdeplot()绘制方法 ...
核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)是一种用于估计随机变量概率密度函数的非参数方法。相比于直方图,KDE图能够提供更平滑的密度曲线,从而更准确地反映数据的分布特征。以下是如何分析和解读核密度估计图的详细步骤: 一、理解基本概念 核函数:KDE的核心组成部分,常见的核函数包括高斯核、均匀核和三角核等。不同...
核密度估计图 单分组 多分组 核密度估计峰峦图 二维散点图与统计分布图组合 二维散点图与统计直方图组合 二维散点与核密度估计图 频率多边形 ggplot2包提供了geom_histogram()函数和geom_density()函数,可以分别绘制统计直方图和核密度估计图。geom_histogram()函数主要...
本篇教程聚焦核密度估计图绘制，介绍R语言的ggplot2库中geom_density()函数用法。借助公众号DataCharm提供的练习数据集，我们展示基础绘制流程。代码如下：通过执行上述代码，得到核密度估计图。接着，我们采用hrbrthemes库的theme_ft_rc()和theme_ipsum()实现主题更换，展示不同风格的可视化结果。为了提升...