importmatplotlib.pyplotasplt importscipy.statsasstats #model2 is a regression model log_resid = model2.predict(X_test)-y_test stats.probplot(log_resid, dist="norm", plot=plt) plt.title("Normal Q-Q plot") plt.show() 最终证明,Matplotli...
Plot type plotly seaborn Simple bar graph express bar barplot Grouped bar graph color attribute and barmode=’group’ hue attribute Stacked bar graph color attribute label and color attributes with multiple plots Simple line graph express line lineplot Multiple line graph color and symbol attributes ...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
plt.bar(data, stats.poisson.pmf(data, mu=5), alpha=.5)# CDF 累积概率密度plt.plot(data, stats.poisson.cdf(data, mu=5), label='cdf(mu=5)')# PMF 绘制泊松分布的概率密度函数plt.plot(data, stats.poisson.pmf(data, mu=15), label='pmf(mu=15)') plt.bar(data, stats.poisson.pmf(dat...
plt.plot(x,y2,'b--',label='cos(x)') plt.legend() #plt.legend(['sin(x)','cos(x)']) plt.show() 运行结果如下: plot 画图示例 参考链接 [1]频率分布直方图用Python怎么画_mob64ca12e27f25的技术博客_51CTO博客 [2]Python可视化 --条形图(bar)_python bar-CSDN博客 ...
load_dataset('iris') # 利用displot函数创建直方图 sns.displot(df["sepal_length"], kde=False, rug=False) plt.show() 直方图 2. 基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 初始画布 fig, ax = plt.subplots(figsize = (4, 3)) # 利用hist...
importnumpy as np fromscipyimportstats importmatplotlib.pyplot as plt fromsklearn.datasetsimportload_iris iris_data=load_iris() sample_1=iris_data.data[0,:]# 取出第1行的所有数据 print(sample_1) # 绘制条开图 p1=plt.bar(range(1,len(sample_1)+1), ...
每个统计数据将由它自己的情节以2×2表示gridplot()。 可以从team_statsDataFrame 收集数据,选择Philadelphia 76ers作为感兴趣的团队: # Isolate relevant dataphi_gm_stats = (team_stats[(team_stats['teamAbbr'] == 'PHI') & (team_stats['seasTyp'] == 'Regular')] .loc[:, ['gmDate', 'teamPTS...
plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 ...
import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x=np.arange(10),height=(stats.binom.pmf(np.arange(10), p=.5, n=10)), color="#008fd5")# PMP概率质量函数 # CDF累积分布函数 plt.plot(np.arange(10),stats.binom.cdf(np.arange(10), p=.5, n=10), color="#fc...