数据分析中常用做图的方式实现相关性分析，即X轴设置为变量A，Y轴设置为变量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把描述变量的分布图和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，以及相关系数 下面我们看一下参数以及常见例子 kind： scatter kde hist hex reg resid 主要了解一 ...
2020-12-07 10:06 0 1688 推荐指数：
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 1.单分布 （1）直方图distpot seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None ...
Visualization of seaborn seaborn[1]是一个建立在matplot之上，可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库。Seaborn库旨在将可视化作为探索和理 ...
(figsize=(9, 9)) 设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的sns.heapmap() 用来生 ...
factorplot 用于绘制两维变量的关系图，也就是共用x坐标，按照hue分组，画出不同hue种类的y 的值，用kind可指定其作图类型，包括：point, bar, count, box, violin, strip等 目前还没有在官网找到对应的文档 但是记住： 参数kind ...
我认为T检验 和F检验在机器学习中的作用：判断机器学习中样本集中的某个特征（自变量）和因变量之间的相关性强弱（用于在建模中判断此自变量是否可以扔掉） 最近在做数据分析方面的工作，经常需要检验两组样本之间是否存在差异，所以会遇到统计学中假设检验相关的知识 ...
sns.heatmap() 热地图 我一般使用来画特征相关系数的图 参数太多就不一一解释了，我就用配置好的，以后都套着用， 注意，计算相关系数时，只计算数据型的的特征，object不能计算 当然描述相关系数时还可以画条形图，特别是描述各特征和y值 ...
数据格式如下 作图代码如下： 图片效果如下 ...
二值类别变量相关性分析 目前，在相关性分析领域，主要使用的技术指标有pearson相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数。三者有一个共同的特点，它们都是通过两组数据的元素大小来刻画相关性，也即同增同减的性质。在分类、聚类领域中，为了弥补上述相关性的不足，科学家将距离、方向引入 ...
