将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi * x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x,...y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg(f, master=root) canvas.draw...注意：NavigationToolbar2TkAgg已经被弃用了，使用python3.5.2中的命令为NavigationToolbar2Tk 例子2 import math import numpy...linewidth=2) #设置网格 return f def create_form(self,figure): #把绘制的图形显示到
，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'..., 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...distplot中涉及到kdeplot与rugplot中的相关内容，而本文最后要介绍的函数jointplot中聚合了前面所涉及到的众多内容，用于对成对变量的相关情况、联合分布以及各自的分布在一张图上集中呈现...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa...'sepal_width',data=setosa, kind='hex') 修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为
如'r'代表红色 cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 n_levels：int型，在而为变量时有效，用于控制核密度估计的区间个数...四、jointplot 之所以按照kdeplot-rugplot-distplot的顺序来介绍是因为distplot中涉及到kdeplot与rugplot中的相关内容，而本文最后要介绍的函数jointplot...中聚合了前面所涉及到的众多内容，用于对成对变量的相关情况、联合分布以及各自的分布在一张图上集中呈现，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时...：字符型变量，用于控制展示成对变量相关情况的主图中的样式 color：控制图像中对象的色彩 height：控制图像为正方形时的边长 ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮...修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为0： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data
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。...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。 ?...在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。...这样可以将这种绘图绘制到一个特定的（可能已经存在的）matplotlib轴上，而jointplot()函数只能管理自己： ?...呈现数据集中成对的关系 要在数据集中绘制多个成对双变量分布，可以使用pairplot()函数。这将创建一个轴的矩阵，并显示DataFrame中每对列的关系。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...“望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。...也可以将密度变量映射到透明度来渲染，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
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)。...就像直方图那样，KDE plots 会在一个轴上通过高度沿着其它轴将观察的密度编码。 sns.distplot(x, hist=False, rug=True); ?...Hexbin plots 直方图 histogram 的双变量类似图被称为 “hexbin” 图，因为它展示了落在六角形箱内的观测量。这种绘图对于相对大的数据集效果最好。...这可以将这种绘图绘制到一个特定的（可能已经存在的）matplotlib 轴上，而 jointplot() 函数只能管理自己： f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))...可视化数据集成对关系 为了绘制数据集中多个成对的双变量，你可以使用 pairplot() 函数。这创建了一个轴矩阵，并展示了在一个 DataFrame 中每对列的关系。
文章目录 前言 可视化视图分为 4 类， 散点图 折线图 直方图 条形图 箱线图 饼图 热力图 蜘蛛图 二元变量分布 成对关系 总结 前言 如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析...可视化的视图可以说是分门别类，多种多样， 常用的 10 种视图，这些视图包括： 散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。...这里我们使用 Seaborn 中自带的数据集 flights，该数据集记录了 1949 年到 1960 年期间，每个月的航班乘客的数量。...其中用 kind 表示不同的视图类型：“kind=‘scatter’”代表散点图，“kind=‘kde’”代表核密度图，“kind=‘hex’ ”代表 Hexbin 图，它代表的是直方图的二维模拟。...Hexbin图 成对关系 如果想要探索数据集中的多个成对双变量的分布，可以直接采用 sns.pairplot() 函数。
"望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...也可以将密度变量映射到透明度来渲染，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
Seaborn和Pandas的API配合的很好，使用DataFrame/Series的数据就可以绘图 Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...小提琴图能显示与箱线图相同的值 小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息 成对关系 当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot
他的方法是绘制霍乱病例的分布图，然后将布罗德街水泵附近记录的感染病例与其他社区的病例进行比较。这是微生物理论形成的一个重大进展，帮助说服许多科学家，霍乱实际上是通过污染的水而不是有毒的空气传播的。...我们可以创建一个直方图，绘制每个位置的这些病例的数量，以显示比例: 将病例计数与曲线拟合，并绘制它们: 用直方图可视化拟合: 根据获得的分布测试数据: 数据呈负指数增长。...展示病例是如何在空间上分布的: 这个平滑的密度直方图统计了每个地点的病例，并创建了该地区病例数量的“密度图”。...首先，我们将确定空间中值。然后，我们将计算在影响病例中，与未受污染的泵相比，到布罗德街泵的相对距离有多重要。...在该位置显示一个平滑的密度直方图的数据加权的病例数量: 显示病例位置的平滑密度直方图，忽略病例数: 接下来，我们将计算在布罗德街泵附近而不是另一个泵附近对某个地点的病例数量有多大影响。
可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天我主要介绍常用的 10 种视图，这些视图包括了散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。 ?...核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。 这是一段绘制直方图的代码。...这里我们使用 Seaborn 中自带的数据集 flights，该数据集记录了 1949 年到 1960 年期间，每个月的航班乘客的数量。...其中用 kind 表示不同的视图类型：“kind=‘scatter’”代表散点图，“kind=‘kde’”代表核密度图，“kind=‘hex’ ”代表 Hexbin 图，它代表的是直方图的二维模拟。...核密度图： ? Hexbin 图： ? 成对关系 如果想要探索数据集中的多个成对双变量的分布，可以直接采用 sns.pairplot() 函数。
示例 5：热力图热力图用于可视化数据的矩阵形式，其中矩阵中的每个单元格的颜色表示对应元素的值大小。...示例 6：分面网格分面网格允许将数据分组显示在多个子图中，每个子图可以根据数据的不同特征进行分组。...示例 8：密度图密度图用于可视化数据的分布情况，通过平滑的曲线展示数据的密度分布。...示例 10：成对关系图成对关系图用于可视化数据集中各个变量之间的关系，通常用于探索多个变量之间的相关性和分布情况。...通过示例演示了各种常用的图表类型，包括散点图、箱线图、直方图、线性回归图、热力图、分面网格、条形图、密度图、小提琴图、成对关系图、线性矩阵图、分类散点图、线性模型图、联合分布图、分类箱线图等。
一种选择是将直方图的可视化表示从条形图更改为“阶梯”图: # sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species") sns.displot...因此，密度轴是不能直接解释的。另一种选择是将柱形归一化，使其高度之和为1。...ECDF图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。...然而，将第二个变量赋值给y，将绘制一个二元分布: 案例1-双变量分布直方图与核密度图 A bivariate histogram bins the data within rectangles that...The default representation then shows the contours of the 2D density: 二元直方图将数据装入平铺图的矩形中，然后用填充色显示每个矩形中的观察计数
在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。...▲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...▲图9-25 statsmodels macro数据的成对图矩阵 你可能会注意到plot_ksw参数，这个参数使我们能够将配置选项传递给非对角元素上的各个绘图调用。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。...主要思想 在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。...（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。...Gamma矫正 ✔️ 为了提高检测器对关照等干扰因素的鲁棒性，需要对图像进行Gamma矫正，完成对整个图像的归一化，调整对比度，降低噪声影响； G(x,y)=F(x,y)1/r 一般 r=1/2...直方图把180度分为9个bin，每个区间为20度，如果像素落在某个区间，就把该像素的直方图累计到对应区间的直方图上 直方图统计 每个block有4个cell,每个cell有9个向量值，即每个block
构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图。 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...常见视图 可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天我主要介绍常用的5种视图，包括了散点图、折线图、直方图、热力图、成对关系。...其中参数x是一维数组，bins代表直方图中的箱子数量，kde代表显示核密度估计，默认是True，我们也可以把kde设置为False，不进行显示。核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。...这里我们使用Seaborn中自带的数据集flights，该数据集记录了1949年到1960年期间，每个月的航班乘客的数量。 ?...下面这张图相当于这4个变量两两之间的关系。比如矩阵中的第一张图代表的就是花萼长度自身的分布图，它右侧的这张图代表的是花萼长度与花萼宽度这两个变量之间的关系。 ? End. 作者：妄心xyx 来源：简书
图形的组合 图形的组合，顾名思义，就是将两张或者更多图形放在一起展示。在R中，一般使用函数 par() 或者 layout() 组合多幅图形。...将整个绘图区域理解为横坐标为 0 到 1、纵坐标为 0 到 1 的正方形区域，上图中散点图的绘图区为横坐标 0 到 0.8、纵坐标 0 到 0.8 的区域，上方的箱线图绘图区域为横坐标 0 到 0.8、...基本图形主要包括了点图、条形图、箱线图、饼图、扇形图和核密度图等，这些图形的目的主要有两点：将数据的分布可视化展示、对数据进行跨组比较。下面就从条形图开始介绍基本图形的绘制。...图12:直方图示例 第一幅图形就是最简单的直方图绘制，余下的三幅图都是在函数 hist() 中调整参数或者加上其他元素而绘制的图形，其中第三、四幅图形中加上了密度曲线（在后面会进一步介绍），这是很常见的处理方式...在图12中的密度曲线有时候会单独出现，这时候被称为核密度图。绘制核密度图的方法在图12的代码中已经出现了 (plot(density(x))，下面是几个单独的例子。 ?
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