sns.kdeplot(data=data, x="Product A Sales", label="Product A", shade=True) sns.kdeplot(data=data, x="Product B Sales", label="Product B", shade=True) # 添加标题和标签 plt.title("Distribution of Monthly Sales") plt.xlabel("Sales Amount") plt.ylabel("Density") # 添加图例 plt.le...
接下来我们看下号称可视化界扛把子的 R 语言(主要是 ggplot2)的主要图形。 2.1 Distribution 分布图 2.2 Correlation 相关关系图 Correlogram -关联图,比如关系矩阵图。 ## 关系矩阵图 in R## 抽取 mtcars 数据集的部分列data<-mtcars[,c(1,3:6)]## R 语言自带的画图函数plot(data,pch=20,cex=1.5,col=...
plt.savefig('normal_distribution.png')# 保存图像到当前目录plt.show()# 显示图像 1. 2. 流程图示 下面是整个流程的序列图,以更直观地了解步骤: PythonUserPythonUser1. Install librariesLibraries installed2. Import libraries3. Prepare dataData prepared4. Draw distribution plotPlot created5. Display and ...
ax=sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) 4. Categorical plots(分类图) Categorical plots(分类图) 具体可以分为下main三种类型,11种图形: Categorical scatterplots(分类散点图) stripplot(分布散点图) swarmplot(分布密度散点图) Categorical distribution plots(分类分布图) boxplot(箱型图) ...
plt.savefig('distribution.png') 模块化: defplot_data_distribution(value_list, figsize=(21, 12), bins=50, fout=None): plt.figure(figsize=figsize) plt.hist(value_list, bins=bins) plt.xticks(range(int(max(value_list)-min(value_list)))#plt.xticks([i * 0.01 for i in range(0, 110...
np.random.normal(size=1000) # 计算CDF x = np.sort(data) y = np.arange(1, len(x) + 1) / len(x) # 绘制CDF图 fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines')) fig.update_layout(title='CDF Plot', xaxis_title='Value', yaxis_title='Cumulative Probability') fig....
distribution+plot,接口内置了直方图(histogram)、核密度估计图(kde,kernel density estimation)以及rug图(直译为地毯,绘图方式就是将数值出现的位置原原本本的以小柱状的方式添加在图表底部),3种图表均可通过相应参数设置开关状态,默认情况下是绘制hist+kde。
ax = sns.barplot(x="year", y="pop", data=data_canada) 改变seaborn图表大小的三种方法1. seaborn自带的设置:sns.set_context({'figure.figsize':[20,20]}) sns.boxplot(x) 2. 结合matplotlib:frommatplotlibimportpyplotasplt importseabornassns ...
defnorm_comparision_plot(data,figsize=(12,10),color="#099DD9", ax=None,surround=True,grid=True): """ function: 传入 DataFrame 指定行,绘制其概率分布曲线与正态分布曲线(比较) color: 默认为标准天蓝 #F79420:浅橙 ‘green’:直接绿色(透明度自动匹配) ...
指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用表示。