- 'line' : line plot (default) - 'bar' : vertical bar plot - 'barh' : horizontal bar plot - 'hist' : histogram - 'box' : boxplot - 'kde' : Kernel Density Estimation plot - 'density' : same as 'kde' - 'area' : area plot - 'pie' : pie plot - 'scatter' : scatter plo...
此时,图像反映的是其概率密度,直方图的面积总和为1。 除了频次直方图,我们还可以用KDE(kernel density estimation)获取变量分布的平滑估计。具体请见下一篇:Matplotlib学习---用seaborn画直方图/核密度图(histogram, kdeplot)。
kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 6, "cty"], shade=True, color="dodgerblue", label="Cyl=6", alpha=.7)sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 8, "cty"], shade=True, color="orange", label="Cyl=8", alpha=.7) # Decorationplt.title('Density Plot of City Mileage by n_Cylinders', ...
##kdensity plot sns.kdeplot(x) ##这个x是2.1.3中的x sns.kdeplot(x) 2.5 CDF累积分布函数图 学过概率论的同学,想必都会记得这两个函数,一个是PDF,一个是CDF。CDF , cumulative distribution function,又叫累积分布函数,是PDF概率密度函数的积分,可以完整地展示一个随机变量X的概率分布。 ##CDF plt.plot...
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 设置绘图的风格sns.set(style="whitegrid")# 创建一个新的绘图plt.figure(figsize=(10,6))# 绘制直方图sns.histplot(data,bins=30,kde=True,stat="density",color="skyblue")# 添加标题与标签plt.title('直方密度曲线',fontsize=16)plt.xlabel('值',fontsiz...
sns.distplot(df.loc[df['class'] == 'minivan', "cty"], color="g", label="minivan", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'linewidth':3}) plt.ylim(0, 0.35) # Decoration plt.title('Density Plot of City Mileage by Vehicle Type', fontsize=22) ...
plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse'); # 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: 代码语言:javascript 复制 plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') ...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...
还有一种评估多维数据分布密度的常用方法是核密度估计(KDE)。KDE方法的原理是抹去空间中离散的数据点,从而拟合出一个平滑的函数。 AI检测代码解析 # 拟合数组维度 data = np.vstack([x, y]) kde = gaussian_kde(data) # 用一对规则的网络数据进行拟合 ...
sns.kdeplot(df.loc[df['cyl'] == 8, "cty"], shade=True, color="orange", label="Cyl=8", alpha=.7) # Decoration plt.title('Density Plot of City Mileage by n_Cylinders', fontsize=22) plt.legend() plt.show() 此外值得注意的是,深度学习,尤其是深度生成模型中的分布极其复杂,它们是不...