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如何用Y轴上的数字而不是密度来重叠直方图和密度图

重叠直方图和密度图是一种常见的数据可视化方法，可以同时展示数据的分布情况和密度情况。在传统的直方图中，我们使用柱状图来表示数据的频数或频率，而在密度图中，我们使用曲线图来表示数据的概率密度。

要用Y轴上的数字而不是密度来重叠直方图和密度图，可以按照以下步骤进行操作：

数据准备：首先，需要准备要绘制的数据集。这些数据可以是一维或多维的，具体取决于你想要展示的信息。例如，假设我们有一个包含学生考试成绩的数据集。
绘制直方图：使用选定的编程语言或数据可视化工具，绘制直方图。在直方图中，将数据分成若干个等宽的区间（也称为箱子或柱子），并计算每个区间内数据的频数或频率。将这些频数或频率绘制在Y轴上。
绘制密度图：接下来，绘制密度图。使用核密度估计等方法，计算数据的概率密度，并将其绘制成曲线图。在密度图中，Y轴表示数据的概率密度。
重叠图形：将直方图和密度图重叠在同一张图上。确保两个图形的X轴对齐，以便能够正确比较它们。可以使用不同的颜色或线型来区分直方图和密度图。

通过重叠直方图和密度图，我们可以同时观察数据的分布情况和密度情况。直方图展示了数据的频数或频率，可以帮助我们了解数据的分布范围和集中程度。密度图则展示了数据的概率密度，可以帮助我们了解数据的相对分布情况。

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因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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50 个数据可视化图表

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 ? 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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 ? 24....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

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