使用Python绘制QQ图(Quantile-Quantile Plot)通常可以借助statsmodels库中的qqplot函数,或者通过matplotlib和numpy等库手动绘制。 使用statsmodels绘制QQ图 statsmodels库提供了一个非常方便的函数qqplot,可以直接用于绘制QQ图。以下是一个简单的示例代码: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ...
在进行数据分析时,通过 Q-Q 图(Quantile-Quantile Plot)可以有效地检验数据是否符合特定的分布。然而,许多初学者在使用 Python 的statsmodels或matplotlib库绘制 Q-Q 图时,常常发现图像的默认大小并不理想,导致数据分布信息不清晰。为了提高图像的可读性,我将详细记录如何调整 Q-Q 图的图像大小的过程。 背景定位 在...
分别画Manhattan plot 与 QQ plot 参考: 之前介绍过曼哈顿图与QQ图的画法,但自己画终究还是有点麻烦,有很多数据的时候就很头疼,于是自己写了一个非常简单的python package,一行代码画好对齐的Manhattan plot 与QQ plot,并基于一个给定的滑动窗口自动检测top SNP并注释。 Package: gwaslab 安装方法: pip install gw...
QQplot图怎么对应 python 1. 项目背景 在统计学中,QQ图(Quantile-Quantile plot)是一种常用的可视化工具,用于比较两个数据集的分布情况。QQ图通过绘制目标数据集的分位数与一个已知分布的分位数之间的关系,来评估目标数据集与已知分布之间的相似性。 对于一个给定的数据集,我们可以使用QQ图来判断该数据集是否符合...
python qqplot 检验正态分布 import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats sh=ts.get_hist_data('sh') stats.probplot(sh['close'],dist='norm',plot=plt) plt.show()...
probplot(data, dist="norm", plot=plt) plt.title('QQ Plot - 检查数据是否服从正态分布') plt.show() 2、均匀分布 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 生成均匀分布样本数据 data = np.random.uniform(low=0, high=1, size=100) # 绘制QQ图 stats.probplot(data, dist="uniform",...
Example02 Of qqplotr QQ charts 「分面绘制」: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data("barley",package="lattice")ggplot(data=barley,mapping=aes(sample=yield,color=site,fill=site))+stat_qq_band(alpha=0.5)+stat_qq_line()+stat_qq_point()+ggsci::scale_color_nejm()+ggsci:...
t=rank(rd)/n#求观察累积概率q=qnorm(t)#用累积概率求分位数值plot(rd,q,main="Q-Q图",pch=20,col=rainbow(n))#画Q-Q图abline(0,1,lwd=2) 可见,通过QQ图可以看出,样本值越大,随机数的分布状态越近似于正态分布。
ax1.plot(ages, dev_salaries, color='#444444', linestyle='--', label='All Devs') #ax1是一个图是dev_salaries这一列变量的拟合,ax2是第二个图是两列内容py/js-salaries的拟合曲线 ax2.plot(ages, py_salaries, label='Python') ax2.plot(ages, js_salaries, label='JavaScript') ...
plt.title('QQ Plot of GWAS p-values') plt.show() AI代码助手复制代码 4.2 自定义QQ图 observed = -np.log10(np.sort(data['P'])) expected = -np.log10(np.linspace(1/len(data),1,len(data))) plt.figure(figsize=(8,8)) plt.scatter(expected, observed, s=5) ...