一、核密度估计图的基本概念 二、使用 Python 绘制核密度估计图 三、KDE 图的高级用法 四、实战案例:分析消费数据的分布 五、总结 引言 在数据分析中,了解数据的分布情况是至关重要的一步。除了常用的直方图和箱线图,核密度估计图(Kernel Density Estimation, KDE)提供了一种更为平滑、直观的方式来展示数据的分布...
核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)图与直方图不同,它不是将数据范围划分为若干个区间,而是使用高斯核对观察值进行平滑处理,进而生成连续的密度估计。使用seaborn我们可以很容易地生成核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)图: # 设置图像大小: plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制KDE图: sns.kdep...
# 使用 SciPy 计算核密度估计kde = gaussian_kde(data)x_range = np.linspace(min(data) - 1, max(data) + 1, 1000)kde_values = kde(x_range) # 使用 Matplotlib 绘制核密度图plt.plot(x_range, kde_values, label='KDE') # 显示图形plt.legend()plt.show() 6、小提...
KDE图使用场景 KDE可以用于多种场景,其中一些案例包括: 数据可视化:KDE可以用来绘制密度图,可以清晰地展示数据分布的形态。例如,在金融领域,可以使用KDE绘制股票收益率的密度图,以帮助理解收益率的分布情况。 数据挖掘:KDE可以用于异常检测。通过估计数据的概率密度分布,可以确定哪些数据点的概率较低,从而识别出异常点。...
python使用高斯kde核密度估计 高斯核密度估计图 核密度估计(Kernel density estimation),是一种用于估计概率密度函数的非参数方法, 为独立同分布F的n个样本点,设其概率密度函数为f,核密度估计为以下: K(.)为核函数(非负、积分为1,符合概率密度性质,并且均值为0),h>0为一个平滑参数,称作带宽(bandwidth),也看到...
使用Seaborn绘制双Y轴KDE图 在数据可视化中,密度估计图(KDE图)是一种重要的工具,它能够帮助我们直观地观察数据的分布情况。Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库,它提供了许多方便的绘图功能。在许多情况下,我们可能需要同时展示两组数据的分布,将其放在同一个图上,用双Y轴进行比较。本文将介绍如何使用Seaborn...
displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能,增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。 直方图又称质量分布图,它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对于资料分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布...
Sun 0 39 15 18 3 1 Thur 1 48 4 5 1 3 通过下面得到的结果来看,我们可以看到在周末的时候消费明显增加。 密度图: 密度图也成为kde图,这个图是生成标准正态分布图 s=Series(np.random.randn(20)) s.plot(kind='kde') plt.show() 得到的正态分布图如下:...
Python的seaborn.kdeplot函数主要用于数据可视化区域,特别是天然适用于展示数据分布情况。具体来说,此函数用于生成核密度估计(KDE)图,这种图能够反映单变量或双变量的数据密度分布。通过这种方式,kdeplot提供了一种细腻且直观的手段来查看数据在数值区间内的分布情况,从而发现数据的潜在结构与分布特征。进一步,它让数据分析...
sns.distplot(a=df["sepal_length"], hist=True, kde=False, rug=False) plt.show() 使用Seaborn的distplot()进行绘制,结果如下。 04.箱形图 箱形图,可视化一组或多组数据的分布情况。 可以快速获得中位数、四分位数和异常值,但也隐藏数据集的各个数据点。