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为什么密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值？

密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值可能是由于以下几个原因：

数据异常值：密度直方图是用来展示数据分布情况的，如果数据中存在异常值，即与大部分数据差异较大的值，那么这些异常值可能会导致直方图在y轴上显示出奇怪的值。异常值可能是由于数据采集或处理过程中的错误或干扰引起的。
数据量过小：如果数据量较小，即样本数量较少，那么直方图的y轴上的值可能会受到数据的不足影响，导致显示出奇怪的值。在这种情况下，可以考虑增加数据量或使用其他可视化方法来更好地展示数据分布情况。
数据分布不均匀：密度直方图是基于数据的概率密度函数绘制的，如果数据分布不均匀，即某些区间的数据较多，而其他区间的数据较少，那么直方图在y轴上的值可能会显示出奇怪的情况。这可能是由于数据采样不均匀或数据本身的特性导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

数据清洗：对于存在异常值的数据，可以进行数据清洗，剔除异常值或进行修正，以确保数据的准确性和一致性。
增加数据量：如果数据量较小，可以考虑增加数据量，以获得更准确的数据分布情况。
调整直方图参数：可以调整直方图的参数，如bin的数量或宽度，以更好地展示数据分布情况。
使用其他可视化方法：如果密度直方图无法准确展示数据分布情况，可以尝试使用其他可视化方法，如散点图、箱线图等，以获得更全面的数据分析结果。

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相关搜索:matplotlib -使用重叠的x/y刻度在同一轴上绘制两个直方图 matplotlib在某些数据集上生成奇怪的y轴？SAS -在直方图sgplot的X轴上放置非数字值为什么我的刻度线设置在值而不是轴上的值位置？为什么我的直方图在x轴上没有负值？为什么这段代码不能静态地在ggplot中得到y轴上的百分比？使用r中的ggplot在y轴上使用实际值的堆叠条形图在Chart.js中，当Y轴上的值降到0以下时，如何消除添加到底部的额外空间？在flutter fl_charts中是否有指定x和y轴上的值之间的间隔的选项？在morris javascript中不传递Y轴上的值

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冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。第3章 3.6 原题：试解释为什么离散直方图均衡技术一般不能得到平坦的直方图？...因为直方图是PDF（概率密度函数）的近似，而且在处理中，不允许造成新的灰度级，所以在实际的直方图均衡应用中，很少见到完美平坦的直方图。...因此，直方图均衡技术不能保证直方图的均匀分布，但是却可以扩展直方图的分布范围，也就意味着在直方图上，偏向左的暗区和偏向右的亮区都有像素分布，只是不能保证每个灰度级上都有像素分布。...3.8 原题：在某些应用中，将输入图像的直方图模型化为高斯概率密度函数效果会是比较好的，高斯概率密度函数为：其中m和σ分别是高斯概率密度函数的均值和标准差。...另一个可行方法就是除以一个足够大的值，使得在大于r部分函数曲线下的面积可以忽略（这实际上就是相当于比例缩小标准差）。学生还需做的工作就是处理直方图，此时的变换函数是一种和的形式。

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Matplotlib数据分布型图表（1）

现有一组数据，记录了2015年全国各站点的PM2.5浓度值，现用统计直方图表示。...就是传入的数组需要划分为几部分。 range：x轴的范围。 density：是否设置y轴为密度（默认为每一组中的数据个数）。 log：是否设置y轴为对数格式，默认为False。...True, edgecolor = 'k') ax3.set_xticks([]) ax3.set_yticks(np.arange(0, 0.021, 0.005)) #在ax3基础上添加密度线 ax4...核密度估计图比统计直方图优胜的地方在，它不受使用分组数量的影响，所以能更好的界定分布形状。...虽然在以上统计直方图中绘制了密度图，这里介绍另外一种绘制方法——利用seaborn库的distplot函数。

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Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

在行为差异、特征工程和预测建模等场景中，了解不同组之间的变量分布差异非常有用。在这些情况下，许多数据科学家更喜欢在单一坐标轴上绘制组级分布图，例如直方图或密度图。...旋转 X 轴标签的角度。 ylabelsize：整数，默认值 None。如果指定，则更改 Y 轴标签尺寸。 yrot：浮点数，默认为 None。旋转 Y 轴标签的角度。 figsize : 元组。...实际上，这主要涉及一些 matplotlib 绘图参数。用户还可以直接修改源代码，以调整 X 轴、Y 轴、标题和图例的字体大小，从而使生成的山脊线图更加美观。...山脊线图中，每个组的数据分布通过平滑的密度曲线表示，这些曲线沿垂直轴堆叠排列，从而产生类似山脊的视觉效果。这种图表特别适用于比较不同组的数据分布情况。 为什么要使用山脊线图？...空间效率：通过在单个图中堆叠，山脊线图可以有效地利用空间，避免了创建多个单独的密度图。美观性：山脊线图在视觉上吸引人，用不同的颜色和样式区分不同的组，使得数据更加生动和直观。

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒 norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

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50 个数据可视化图表

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