原文:seaborn分布圖---單分布(直方圖distplot、核函數密度估計圖kdeplot)、雙分布(雙變量關系圖jointplot、變量關系組圖pairplot、將數組中的數據點繪制為軸上的數據rugplot)

分布圖包括單變量核密度曲線,直方圖,雙變量多變量的聯合直方圖,和密度圖 .單分布 直方圖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 推薦指數:

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sns.jointplot()變量,也就是變量獨自的分布圖,以及這雙變量的相關性

數據分析中常用做的方式實現相關性分析,即X設置為變量A,Y設置為變量B,做散點圖,由於散點圖中點的疊加顯示,往往還需要關注每個變量自身的分布情況,jointplot把描述變量分布圖變量相關的散點圖組合在一起,是相關性分析最常用的工具,圖片上還能展示回歸曲線,以及相關系 ...

Mon Dec 07 18:06:00 CST 2020 0 1688
Seaborn分布數據可視化---直方圖/密度

直方圖\密度 直方圖密度圖一般用於分布數據的可視化。 distplot 用於繪制變量分布圖,包括直方圖密度kdeplot 用於繪制變量變量密度rugplot 用於在坐標繪制數據點,顯示數據分布情況,一般結合distplotkdeplot ...

Fri Jan 07 19:46:00 CST 2022 0 1230
seaborn分布數據可視化:直方圖|密度|散點圖

系統自帶的數據表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用時通過sns.load_dataset('表名稱')即可,結果為一個DataFrame。 一、直方圖distplot() distplot ...

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

密度估計是概率論上用來估計未知的密度函數,屬於非參數檢驗,通過密度估計可以比較直觀的看出樣本數據本身的分布特征 主要用來繪制特征變量y值的分布,看看數據符合哪種分布用的地方不多,了解為主,不需要深入研究 只有x一個參數 cumulative ...

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

由於直方圖距(bin size)影響很大,設置不同的距可能會產生完全不同的可視化結果。因此我們可以用密度平滑估計來更好地反映數據的真實特征。具體可參見這篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499 ...

Wed Aug 15 00:21:00 CST 2018 0 12184
第六篇:R語言數據可視化之數據分布圖直方圖密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度

數據分布圖簡介 中醫上講看病四診法為:望聞問切。而數據分析師分析數據的過程也有點相似,我們需要望:看看數據長什么樣;聞:仔細分析數據是否合理;問:針對前兩步工作搜集到的問題與業務方交流;切:結合業務方反饋的結果和項目需求進行數據分析。 "望"的方法可以認為 ...

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