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机器学习之数据之美

绘制单变量分布，单变量分布distplot()函数，默认使用柱状图hisogram来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE) # 产生制定分布的数集(默认是标准正态分布) data = np.random.normal...看到上图感觉对数值范围发生了变化，这里使用cut参数，与上面的几张图的范围对比，会发西安并没有变化，只是当bw为2时，使得范围扩大了，这样所产是的结果是：默认图看似区间范围变了，实际没变！...sns.kdeplot(data,label="bw: default") sns.kdeplot(data, bw=.2, label="bw: 0.2") # 通过cut参数来控制绘制曲线的极值值的距离...【拟合参数分布】 拟合参数分布，distplot的fit参数,控制拟合的参数分布图形 distplot可以绘制很多分布,函数内部涵盖了大量的分布函数, 可以用来近似拟合数据.这对于熟悉统计的人来说十分有用...伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数。 这里采用distplot使用fit参数去拟合绘制伽玛分布。

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特征工程-数据归一化和标准化

它们都是属于特征工程中的特征缩放过程。 特征缩放的目的是使得所有特征都在相似的范围内，因此在建模的时候每个特征都会变得相同重要。...查看数据的描述统计信息： # 描述统计信息 df.describe() 为什么需要归一化？...但是实际上，建模的过程中height和salary的重要性是一致的，因此在这种情况下，我们需要将两组数据的值缩放到相同的范围内，再进行计算和建模。...sns.distplot(df["salary"], color="blue", label="Salary") plt.show() 可以看到salary的密度值明显是小于height的密度。...绘制标准化后的密度分布图： sns.distplot(df1["height"], color="red") sns.distplot(df1["salary"], color="blue") plt.title

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。 为了说明这一点，我们删除密度曲线并添加了地毯图，每个观察点绘制一个小的垂直刻度。...您可以使用rugplot()函数来制作地毯图，但它也可以在distplot()中使用： ? 绘制直方图时，主要的选择是使用切分数据片段的数量或在何位置切分数据片段。...如同直方图一样，KDE图会对一个轴上的另一轴的高度的观测密度进行描述： ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生的是，每一个观察都被一个以这个值为中心的正态（ 高斯）曲线所取代。 ?...可以通过cut参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： ?...拟合参数分布 还可以使用distplot()将参数分布拟合到数据集，并可视化地评估其与观察数据的对应关系： ? 绘制双变量分布 在绘制两个变量的双变量分布也是有用的。

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使用Seaborn进行房价数据可视化

我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。 一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图 （Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。...sns.distplot(df['price'], bins=20, color='purple') ? 我们推测 — “price”变量本质上是倾斜的，大多数房屋单价都在4万～7万之间的范围内。...可以看到，“AREA”变量也呈现右偏的状态，大多数房屋面积都在 60～110平米之间的范围内。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。...五个数字摘要包括： Minimum 最小值 First Quartile 1/4 值 Median (SecondQuartile) 中位数 Third Quartile 3/4 值 Maximum 最大值

1.5K10

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

：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...，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...height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制： ax = sns.rugplot(iris.petal_length..., color='r', height=0.2) 四、distplot seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图...，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数，默认为False label：控制图像中的图例标签显示内容 使用默认参数进行绘制： ax = sns.distplot(iris.petal_length

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

cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False 　　shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...三、rugplot 　　rugplot的功能非常朴素，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 　　height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 　　axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 　　使用默认参数进行绘制...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，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...，默认为False 　　label：控制图像中的图例标签显示内容 　　使用默认参数进行绘制： ax = sns.distplot(iris.petal_length) ?

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Seaborn从零开始学习教程（三）

绘制单变量分布 在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...直方图在横坐标的数据值范围内均等分的形成一定数量的数据段（bins），并在每个数据段内用矩形条（bars）显示y轴观察数量的方式，完成了对的数据分布的可视化展示。...如上所述，高斯KDE过程的意味着估计延续了数据集中最大和最小的值。...可以通过 cut 参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： sns.kdeplot(x, shade=True, cut=0) sns.rugplot(x...，在散点图中每个观察结果以x轴和y轴值所对应的点展示。

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数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...： hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True)，若为False，则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制 函数原型 seaborn.distplot...规则, 该规则对数据中的离群值不太敏感，可能更适用于重尾分布的数据。...字典 底层绘图函数的关键字参数 color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外的所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y轴上，即水平横向的显示...(即在垂直轴上绘制分布) """ sns.distplot(x, vertical=True) plt.show() [u6zz1cj1au.png] import seaborn as sns import

14.7K01

NumPy 均匀分布模拟及 Seaborn 可视化教程

均匀分布简介均匀分布是一种连续概率分布，表示在指定范围内的所有事件具有相等的发生概率。它常用于模拟随机事件，例如生成随机数或选择随机样本。参数均匀分布用两个参数来定义：a：下限，表示分布的最小值。...b：上限，表示分布的最大值。...=0, high=1, size=1000)sns.distplot(data)plt.show()练习生成 500 个介于 -10 到 10 之间的均匀分布随机数，并绘制它们的分布图。...比较不同范围下均匀分布形状的变化。利用均匀分布来模拟 100 次抛硬币的结果，并计算正面朝上的次数的概率。...生成随机数并绘制分布图data = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=500)sns.distplot(data)plt.show()# 2.

8410

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid 展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...▲图9-20 根据星期几数值和时间计算的小费百分比 请注意seaborn自动改变了图表的美观性：默认的调色板、图背景和网格线条颜色。...▲图9-22 小费百分比密度图 distplot方法可以绘制直方图和连续密度估计，通过distplot方法seaborn使直方图和密度图的绘制更为简单。...从头开始绘制这样一个图是有点工作量的，所以seaborn有一个方便的成对图函数，它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计值(结果图见图9-25)： In [107]: sns.pairplot(trans_data

5.3K40

绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

"女性"] #绘制男女患者年龄的直方图 sns.distplot(Age_Male,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"steelblue"},label="男性...") #绘制男女患者年龄的直方图 sns.distplot(Age_Female,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"purple"},label="女性") #...#绘制核密度函图 #绘制男女患者年龄的直方图 sns.distplot(Age_Male,hist=False,kde_kws={"color":"red","linestyle":"-"},norm_hist...=True,label="男性") #绘制男女患者年龄的直方图 sns.distplot(Age_Female,hist=False,kde_kws={"color":"blue","linestyle...2）、bins：指定直方图条形的个数。 3）、range：指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值。 4）、normed：是否将直方图的频数转换成频率。

35.4K42

百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...，和size搭配着用，如sizes=(10,100)就把size对应列的值标准化到[10,100]；•col、row：根据col和row参数决定分面后图的个数； 总结如图： 绘制最基础散点图以直观展现x...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...数据的分布情况seaborn的绘制接口是sns.distplot(a,bins)，其主要参数和示例效果如下： distplot()参数： •a：一个一维的数组，没有data参数了，需要写df['a']传入一个...可以看出晚餐在tips上数值范围更广，中位数也更高。

3K30

Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化

为了说明这一点，可以删除密度曲线并添加一个地毯图，该图在每次观察时都会绘制一个小的垂直刻度。您可以使用rugplot()函数制作地毯图，也可以在distplot()中使用它。..._subplots.AxesSubplot at 0x7fd493eca898> 与绘制直方图相比，绘制KDE的计算量更大。它的计算过程是，每个观察值首先被以该值为中心的高斯曲线代替。...它对应上面绘制的内核的宽度。默认值使用的是通用规则，但是尝试更大或更小的值可能会有所帮助。...可以控制通过cut参数绘制曲线的极限值有多远。但是，这只会影响曲线的绘制方式，而不会影响其拟合方式。...六边形”图，因为它显示了落在六边形箱中的观测值。

1.2K30

利用 Pandas 的 transform 和 apply 来处理组级别的丢失数据

这些情况通常是发生在由不同的区域（时间序列）、组甚至子组组成的数据集上。不同区域情况的例子有月、季（通常是时间范围）或一段时间的大雨。性别也是数据中群体的一个例子，子组的例子有年龄和种族。...在这种情况下，你通常会用你猜测的最佳值（即，可用数据的平均值或中等值）替换丢失的值。 让我们快速回顾一下为什么应该小心使用此方法。假设你调查了 1000 个男孩和 1000 个女孩的体重。...'].transform( lambda grp: grp.fillna(np.mean(grp)) ) 运行上述命令并绘制填充的权重值的 KDE 将得到： ?...Jake Hills 在 Unsplash 上的照片 在处理时间序列数据时，经常会出现两种情况： 调整日期范围：假设你有一份关于各国的 GDP、教育水平和人口年增长率的数据。...为了减轻丢失数据的影响，我们将执行以下操作： 按国家分组并重新索引到整个日期范围 在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 1.按国家分组并重新索引日期范围 # Define helper function

1.8K10

数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

2、盒图(箱线图) 通常最大值和最小值检测数据集中的异常值 通过中位数判断数据集的偏态和尾重 ?...3、直方图 直方图中，条形的长为对应组的频数与组距的比 直方图能够清楚显示各组频数分布情况 易于显示各组之间频数的差别 1、使用distplot()函数绘制直方图 distplot()结合了...Matplotlib中的hist()、kdeplot()和rugplot() sns.distplot(tips["total_bill"]) ?...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...5、参数scale用于调节小提琴图的大小 count表示根据不同bin对应观测值多少调节 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data

1.6K21

详解 Kaggle 房价预测竞赛优胜方案：用 Python 进行全面数据探索

然后绘制了这些变量和房价之间的散点图，填在了 “结论” 那一栏，也正巧就是对我们的期望值的校正。 我们总结出了四个对该问题起到至关重要的作用的变量： OverallQual YearBuilt....进行正态化后，可以看出： 低范围的值都比较相似并且在 0 附近分布。 高范围的值离 0 很远，并且七点几的值远在正常范围之外。 双变量分析 1....SalePrice 绘制直方图和正态概率图： sns.distplot(df_train['SalePrice'], fit=norm); fig = plt.figure() res = stats.probplot...可以用对数变换来解决这个问题 进行对数变换： df_train['SalePrice']= np.log(df_train['SalePrice']) 绘制变换后的直方图和正态概率图： sns.distplot...进行对数变换： df_train['GrLivArea']= np.log(df_train['GrLivArea']) 绘制变换后的直方图和正态概率图： sns.distplot(df_train[

1.8K70

NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧

参数二项分布用三个参数来定义：n：试验次数，表示重复相同实验的次数。p：每次试验中成功事件发生的概率。k：成功事件发生的次数，范围为 0 到 n。...示例：绘制 100 次试验中，每次成功概率为 0.6 的事件的成功次数分布：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.binomial...(n=100, p=0.6, size=1000)sns.distplot(data)plt.show()正态分布与二项分布的关系当试验次数 n 很大，成功概率 p 接近 0.5 时，二项分布可以近似为正态分布...次试验中，每次成功概率为 0.2 的事件，模拟成功次数并绘制分布图。...模拟成功次数并绘制分布图data = np.random.binomial(n=50, p=0.2, size=1000)sns.distplot(data)plt.show()# 2.

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Matplotlib数据分布型图表（2）

本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法： 3 蜂巢图 蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。...关于蜂巢图的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。 现有一组数据（名称为df），记录了PM2.5不同季节的浓度，每个季节有100个，现用蜂巢图表示。...', 'linestyle': '-'}, ax = ax2) ax2.set_title('Spring distrubtion') ax3 = fig.add_subplot(224) sns.distplot...因此蜂巢图可以方便地显示数据的分布情况。 4 箱型图 箱型图又被称为箱须图、箱线图、盒图，能显示一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数，可以反映数据分布的中心位置和散布范围。...#去除大于400的值 df.drop(df[df['pm2_5'] > 400].index, inplace = True) #获取季节列表的唯一值 season = df['season'

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