Python数据分析~seaborn数据可视化
import seaborn as sns import pandas as pd np.random.seed(100)v1 = pd.Series(np.random.normal(0, 10, 1000), name='v1')v2 = pd.Series(2 * v1 ...
原文：八、数据拟合分析seaborn
本文的主要目的是记住最主要的函数，具体的用法还得查API文档。 首先导入包： 几种重要的可视化图形： 灰度图 最重要的是 sns.distplot 核密度估计 核密度估计的步骤： 每一个观测附近用一个正态分布曲线近似 叠加所有观测的正太分布曲线 归一化 sns.kdeplot x 模型参数拟合 双变量分布 两个相关的变量 散点图 sns.jointplot 六角箱图 sns.jointplot ...
2018-03-02 22:26 0 1137 推荐指数：
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