问： 我搞不清楚如何确保传递给我的脚本的参数是否是一个数字。...答： 在 Bash 中，你可以使用几种方法来测试一个变量或参数（如 1、2 等）是否是数字。以下是一种通常的方法，使用条件中的正则表达式来进行测试： #!...$' if [[ $1 =~ $re ]]; then return 0 # 在 Bash 中，0 表示成功 else return 1 # 非零表示失败...如果你只需要检查整数，可以简化正则表达式为 ^[+-]?[0-9]+$`。 记得给变量加引号（"$1"）以防止通配符扩展和单词分割。...Bash 对空格和引号非常敏感；不给变量加引号可能会导致意外结果，特别是如果你的输入可能包含空格或特殊字符。 另一种常用的方法是使用 declare 内建命令与 -p（特定）选项和 -i 整数属性。
变量的分类 首先变量可以分为： 1.定性型（分类）变量 分类变量的取值可能是数值型或是非数值型的。...2.定量型变量 定量型变量的取值一定是数值型的。既然是数值型的，那就可以分为： 连续性变量：在某个区间内，取值不断变化的量； 离散型变量：变量的可能取值构成的是一个不相连的数字集合。...不重指的是每个数值都只能出现在一个分组中，不漏指的是分组应该包含所有数值，不能漏了任何一个。 绘图法 定性型变量 定性型变量在绘图时，基本上只有两种常用的图形，分别是条形图和饼图。...直方图v.s.柱状图 条形图和直方图看起来十分类似，但实际上存在很大的区别，直方图不同的组别之间是没有间隙的，所以适用于连续型变量。...比如，在某次考试中，某位考生取得了70分，他的成绩如何并不容易知道，但是如果知道70分对应的是第90百分位数，我们就能知道大约90%的学生的考分比他低，而约10%的学生考分比他高。
1.百分位值 百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量，常用的百分位值是四分位数。它是将变量中的数据从小到大排序后，用三个数据点将数据分为四等份，与这三个点相对应的数值称为四分位数。...在图形的显示上，对于分类数据，如果需要了解数据分布，则可以选择条形图；如果需要了解数据结构，则选择饼图；而对于连续数据，选择直方图。...条形图和直方图的区别： （1）条形图用于展示分类数据，直方图用于展示连续数据； （2）条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示各组的组距...，也可用于分析分类变量； （2）描述分析无相应统计图绘制输出，并且提供计算的统计量也相对较少。...交叉表示意图 （3）嵌套表 它是指多个变量放置在同一个表格维度中，也就是说，分析维度是由两个及以上变量的各种类别组合而成的。嵌套表主要应用在需要展现较多的统计指标时，能够使结果更为美观和紧凑。 ?
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...输出结果显示，数据集包含53940个不同钻石的10个特征，其中有数值变量也有分类变量。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别，但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。...boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...矩阵图（Pairwise Plot） 矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 ? ? 02 偏差（Deviation） 10....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?...日历热力图（Calendar Heat Map） 与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...矩阵图（Pairwise Plot） 矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。 02 偏差（Deviation） 10....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?...日历热力图（Calendar Heat Map） 与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。
3、带线性回归最佳拟合线的散点图 （Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法...如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别。 6、边缘直方图 （Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...9、矩阵图 （Pairwise Plot） 矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析的必备工具。...30、分类图 （Categorical Plots） 由 seaborn库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。...45、日历热力图 （Calendar Heat Map） 与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。
在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数，其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。...条形图 如果说通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...蜘蛛图 蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。 假设我们想要给王者荣耀的玩家做一个战力图，指标一共包括推进、KDA、生存、团战、发育和输出。...关于本次 Python 可视化的学习，我希望你能掌握： 视图的分类，以及可以从哪些维度对它们进行分类； 十种常见视图的概念，以及如何在 Python 中进行使用，都需要用到哪些函数； 需要自己动手跑一遍案例中的代码
它们是散点图和线图，两者都显示两个数值变量 - 两个轴上的变量都是数值型的。 相比之下，条形图的一个轴上是类别，在另一个轴上具有数值型频率。 这对图表有影响。...在我们研究的，按年龄组分类的人口普查数据的例子中，分类变量SEX中，'Male'的数字代码为1，'Female'的数字代码为2，以及分组1和2的合计为0。...数值数据集的直方图看起来非常像条形图，虽然它有一些重要的差异，我们将在本节中讨论。...条形图中条形的长度（或高度，如果垂直绘制）与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量；直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。...在本节中，我们将看到如何叠加绘图，即将它们绘制在单个图形中，拥有同一对坐标轴 为了使重叠有意义，重叠的图必须表示相同的变量并以相同的单位进行测量。
8、直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...每个圆形的面积也可用来表示额外任意数值，如数量或文件大小。我们也可用颜色将数据进行分类，或通过不同色调表示另一个变量。
::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...data 和 mapping,在简洁代码表达式中会省略，Visualizing distributions分类变量#绘制条形图检测某一分类变量分布ggplot(penguins, aes(x = species...0.75两个分类变量堆积条形图可视化了 species 在每个岛屿内的分布ggplot(penguins, aes(x = island, fill = species)) + geom_bar(...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。
直方图 Dist plot给出了所选连续变量的直方图。 这是单变量分析的一个例子。...c.配对图 它取数据的所有数值属性，绘制两个不同变量的两两散点图和同一变量的直方图。 import seaborn as sns sns.pairplot(df) ?...图5:乘客“年龄”的Rug图 分类图 这些图帮助我们理解分类变量。我们可以用它们进行单变量和双变量分析。 a.条形图 这是一个二元分析的例子。 在x轴上有一个分类变量，在y轴上有一个连续变量。...a.热力图 在给定的原始数据集“df”中，我们有七个数值变量。那么，让我们在这七个变量之间生成一个相关矩阵。 df.corr() ? 图12:关联矩阵 虽然只有49个值，但要读取每个值似乎非常困难。...另一个非常明显的例子是使用heatmap来理解缺失的值。在图14中，黄色的虚线表示一个缺失的值，因此它使我们的任务更容易识别缺失的值。
Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...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。...在它的顶部，我们可以看到各个变量的直方图。 Jointplot :: kind =”hex” 当设置这个参数，直方图的双变量类比称为“hexbin”图，因为它显示了六边形区间内的观察计数。...Barplot） 条形图用于绘制分类列和数字列。...为分类 - 连续变量创建了一个箱线图，这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的，则应创建箱线图或小提琴图。
柱状图 柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量 vs 数值型变量的关系。...值得一提的是，柱状图一般需要排序：如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。...直方图 ? 直方图 直方图看起来跟柱状图很像，但其实本质并不一样 （这一点需要注意）。直方图用来表征一个数值型变量的分布，具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间，然后统计各个区间的频数。...直方图横轴是数值型变量本身的值，纵轴是频数。 概率密度曲线图 ? 概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。...柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。
常用的可视化图表 我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表 散点图 散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...：饼图 分布 关注变量的分布情况，例如：直方图 下面有两张图片，很好的概括了不同情况下，该如何选择合适的图表 ?...图片 在以后的工作中，如果遇到可视化工作，又不太确定如何更好的呈现数据，可以来看看上面的图片，也许能找到灵感。...同时我们还按照数据之间的关系，划分了不同类型的图表，希望能够在未来帮助你更好的选择图表。当然对于单分类和多分类数据，也可以使用组合图表来进行可视化处理。
此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采取这种做法，那么你最后可能会发现数据已经所剩无几！ 2. 缺失值代替 最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...例如，在nycflights13::flights中，dep_time 变量中的缺失值表示航班取消了。因此，你应该比较一下已取消航班和未取消航班的计划出发时间。...问题一 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ 解答 直方图：当计算每个箱中的观察数时，丢失的值被删除。请参阅警告信息。...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。...条形图：在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据，此函数要求x是一个离散的(分类的)变量，缺失的值类似于另一个类别。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量...： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量x变化。...，变量Temp如何随变量Ozone变化。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。...= proportion) 分组变量：将每个条件变量产生的图形叠加到一起，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。
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