pandas数据在plot时可以通过kind形参来选择绘制图像的统计学相关的样式输出。 1 直条图 展示数据间相对区别、差别可以使用plot的kind参数。 水平直条图,可以通过plot设置kind = “bar”实现。 AI检测代码解析 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(111111) v =...
4.2KDEPlotter类的实现代码 下面是KDEPlotter类的具体实现代码: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsclassKDEPlotter:def__init__(self,data):self.data=datadefplot_kde(self,color='blue',linestyle='-',label='KDE Curve'):sns.kdeplot(self.data,color=color,linestyle=linestyle,label...
因此,密度图也被称作KDE(KernelDensity Estimate,核密度估计),如下所示: In [73]: tips[‘tip_pct‘].plot(kind=‘kde‘) 这两种图表常常会被画在一起。直方图以规格化形式给出(以便给出面元化密度),然后再在其上绘制核密度估计。接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布,如下所示: 13、散...
df.plot()#plot会自动为不同变量改变颜色,并添加图例 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf4f9eb8> Series.plot方法的参数 label:用于图表的标签 style:风格字符串,'g--' alpha:图像的填充不透明度(0-1) kind:图表类型(bar,line,hist,kde等) xticks:...
D.plot(kind = ‘box’) 这里使用的是DataFrame或Series对象内置的方法作图,默认以Index为横坐标,每列数据为纵坐标自动作图,通过kind参数指定作图类型,支持line(线)、bar(条形)、barh、hist(直方图)、box (箱线图)、kde (密度图)和area、pie (饼图)等,同时也能够接受plt.plot()中接受的参数。因此,如果数据...
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。具体用法如下:seaborn.kdeplot(data,data2=None,shade=False,vertical=False,kernel='gau',bw='scott',gridsize=100,cut=3,clip...
线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。 第二步:转换数据,应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载...
jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], color='g', kind='reg').plot_joint(sns.kdeplot, zorder=0, n_levels=10) # 创建 matplotlib 图和子图布局 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) gs = gridspec.GridSpec(2, 2) # 使用SeabornFig2Grid转换 seaborn 图为 matplotlib 子图 ...
fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))sns.distplot(df["age"],bins=[0,20,40,60,80,100],hist=True,kde=False,ax=axes[0]) sns.distplot(df["age"],bins=[0,20,40,60,80,100],hist=False,kde=True,ax=axes[1]) sns.kdeplot(df["age"],shade=True,vertical=False) #核密度曲线 ...
线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。 第二步:转换数据,应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载...