原文:seaborn分布图---单分布(直方图distplot、核函数密度估计图kdeplot)、双分布(双变量关系图jointplot、变量关系组图pairplot、将数组中的数据点绘制为轴上的数据rugplot)

分布图包括单变量核密度曲线,直方图,双变量多变量的联合直方图,和密度图 .单分布 直方图distpot seaborn.distplot a, bins None, hist True, kde True, rug False, fit None, hist kws None, kde kws None, rug kws None, fit kws None, color None, vertic ...

2019-12-25 19:35 0 1185 推荐指数:

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sns.jointplot()变量,也就是变量独自的分布图,以及这双变量的相关性

数据分析中常用做的方式实现相关性分析,即X设置为变量A,Y设置为变量B,做散点图,由于散点图中点的叠加显示,往往还需要关注每个变量自身的分布情况,jointplot把描述变量分布图变量相关的散点图组合在一起,是相关性分析最常用的工具,图片上还能展示回归曲线,以及相关系 ...

Mon Dec 07 18:06:00 CST 2020 0 1688
Seaborn分布数据可视化---直方图/密度

直方图\密度 直方图密度图一般用于分布数据的可视化。 distplot 用于绘制变量分布图,包括直方图密度kdeplot 用于绘制变量变量密度rugplot 用于在坐标绘制数据点,显示数据分布情况,一般结合distplotkdeplot ...

Fri Jan 07 19:46:00 CST 2022 0 1230
seaborn分布数据可视化:直方图|密度|散点图

系统自带的数据表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个DataFrame。 一、直方图distplot() distplot ...

Fri Aug 23 21:41:00 CST 2019 0 1753
sns.kdeplot()密度估计

密度估计是概率论上用来估计未知的密度函数,属于非参数检验,通过密度估计可以比较直观的看出样本数据本身的分布特征 主要用来绘制特征变量y值的分布,看看数据符合哪种分布用的地方不多,了解为主,不需要深入研究 只有x一个参数 cumulative ...

Mon Jul 27 19:19:00 CST 2020 0 7030
Matplotlib学习---用seaborn直方图/密度(histogram, kdeplot

由于直方图距(bin size)影响很大,设置不同的距可能会产生完全不同的可视化结果。因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征。具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499 ...

Wed Aug 15 00:21:00 CST 2018 0 12184
第六篇:R语言数据可视化之数据分布图直方图密度曲线、箱线图、等高线、2D密度

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 "望"的方法可以认为 ...

Mon Apr 25 22:52:00 CST 2016 3 81246
 
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