密度图(Kernel Density Plot): 函数:matplotlib.pyplot.plot、seaborn.kdeplot等 优势:可视化数据分布的平滑曲线,能够更直观地观察数据的分布情况和形状。 应用场景:探索性数据分析、统计建模等。 示例代码: 示例代码: 直方图(Histogram): 函数:matplotlib.pyplot.hist、s
kdeplot(核密度估计图) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征 numpy.random.gamma numpy.random.gamma(形状,比例= 1.0,尺寸=无) 从Gamma分布中抽取样本。 从具有指定参数,形状(有时指定为“k...
小提琴图(Violin Plot)是一种用于展示和比较数据分布的统计图表,它结合了箱线图和核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)的特点。小提琴图可以很好地显示数据的分布形状,包括中位数、四分位数范围以及数据的密度。以下是小提琴图的主要特点和用途: 特点: 数据分布:小提琴图可以展示数据的分布形态,如对称性、...
KernelDensity是一个核密度估计函数。kernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。函数如下: KernelDensity (*,bandwidth= 1.0,al...
yticklabels=[])# Scatterplot on main axax_main.scatter('displ','hwy',s=df.cty * 4,c=df...
plt.show() 图像如下: 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)。
密度图(Kernel Density Estimation,简称KDE)是一种通过估计概率密度函数来描述数据分布的图形。它通过在每个数据点周围放置一个核函数,并将这些核函数叠加起来,形成一个平滑的曲线,表示数据的密度分布情况。 在Pandas中,可以使用plot.kde()函数绘制密度图。该函数可以直接应用于Pandas的Series和DataFrame对象。例如,...
Python中Matplotlib库绘制提琴图(Violin Plot) 一、提琴图简介 提琴图(Violin Plot)是一种结合了箱线图(Box Plot)和核密度估计(Kernel Density Estimation)的可视化方法。它不仅可以展示数据的分布形状、分散程度、异常值等信息,还能通过核密度估计展示数据的概率密度分布。 二、Matplotlib绘制提琴图 Matplotlib本身并没有...
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='g') # 分别指明linestyle和color这两个参数也可以实现一样的功能 画出的图像如下图所示: Matplotlib支持多种线型,可以参考文档:https://matplotlib.org/2.2.4/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D.set_linestyle ...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 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。