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利用Excel绘制超好看的直方图与正态分布曲线

今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线，还是先上几幅不同配色的图来看一下： 作图思路 先对原始的数据进行分割（组），计算每个分组的频数与正态分布后。...然后插入柱形图与折线图，调整柱形的分类间距与折线的平滑度即可。 原始数据 原始数据源如下图所示： 操作步骤 Step-01 对原数据进行分组，计算频数与正态分布。...如下图所示： Step-04 将横坐标轴【标签】的【指定间隔单位】修改为2。如下图所示。 Step-05 将柱形的【间隙宽度】修改为0，有些版本也叫分类间距。...如下图所示： Step-07 最后对图表进行美化即可绘制出精美的直方图与正态分布曲线。

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工具 | R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

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。...绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...这里采用一种新的堆积方法：重叠堆积，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以采用分面的方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制密度曲线 本例选用如下测试集： ?...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： ?

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    Stata特别篇（上）——Stata单变量图表汇总！

    Stata在图表构建方面的最大优点是（除了图表质量），可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加和排版，这也许就是通过代码实现图表的好处吧，自由度比较高。...histogram price #直方图 ? 以上直方图（因为没有加正太曲线，所以看起来跟柱形图没啥区域，但是注意看坐标轴来区分） kdensity price #密度曲线（光滑曲线） ?...以上密度曲线图跟上一个直方图表达的内容是一致的，仔细看它的横纵坐标。 histogram price，kden #直方图+光滑密度曲线 ?...以上图表就是前两个（直方图+密度曲线图）图表的叠加，kden是kdensity的缩写，Stata软件可以识别。 symplot price #距离对称分布有多远 ?...pnorm price #距离正态分布有多远 ? 以上两个图表反应该图表是否属于正太分布，就是我们通常所说的P-P图，Q-Q图。 qchi/pchi price #距离卡方分布有多远 ?

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    用幂律分布研究工资问题

    图 5-3-9 帕雷托 设 为服从帕雷托分布的随机变量，则： 其中， 为随机变量 的最小可能值； 是控制函数曲线“长尾”形状的参数，也称为帕雷托系数。...注意（5.3.37）中使用的 符号，不同于5.3.2节中的（5.3.9）式的概率分布函数 ，其关系为 ，所以， 所服从的概率分布函数为： 对 求导，得到概率密度函数： 图...5-3-10是（5.3.39）式的图线，从图中可以看出公式中的 对曲线形状的控制。...图 5-3-10 下面的程序中生成了服从帕雷托分布的数据，并绘制直方图，显示数据的分布特点（注意，生成下面的数据时， ）。...但不论具体形式如何，都可以概括为： 这就是连续型随机变量 的概率密度函数，称之为 服从以 、 为参数的幂律分布。

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    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...，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'...，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 hist：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，...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...，如下面的例子，我们首先绘制出的联合图中kind限制为拟合线性回归直线，在此基础上利用.plot_joint方法叠加核密度估计图层： ax = (sns.jointplot(x='sepal_length

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

    可以看到这时最低密度估计曲线之外的区域没有被调色方案所浸染。 　　...：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True 　　kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，默认为True 　　rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False...：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，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数...jointplot还支持图层叠加，如下面的例子，我们首先绘制出的联合图中kind限制为拟合线性回归直线，在此基础上利用.plot_joint方法叠加核密度估计图层： ax = (sns.jointplot...根据你的具体需要还可以叠加出更加丰富的图像。

    3.2K50

    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95...","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。

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    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

    p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95...","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益...=matrix(pi^2/2)   ans<-fkf(a0=sp$a0,P0=sp$P0,dt=sp$dt,ct=sp$ct,Tt=sp$Tt,Zt=sp$Zt,HHt=sp$HHt,GG 正则化广义矩阵

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    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95...","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益...=matrix(pi^2/2)   ans<-fkf(a0=sp$a0,P0=sp$P0,dt=sp$dt,ct=sp$ct,Tt=sp$Tt,Zt=sp$Zt,HHt=sp$HHt,GG 正则化广义矩阵

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    「R」R 的基本图形绘制

    因为相对于面积，人们对长度的判断更精确。（所以在此也不详述了） 饼图可以由下面函数创建： pie(x, labels) 直方图 直方图展示了连续型变量的分布。...# 如果数据中有许多的结（相同的值），可以使用下列代码将其数据打散 # rug(jitter(mtcars$mpg, amount=0.01)) rug(jitter(mtcars$mpg)) # 这条密度曲线是一个核密度估计...hist_example_plot.png 核密度图 核密度估计是用于估计随机变量概率密度的一种非参数方法，不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。...绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图）： plot(density(x)) 如果想要叠加到其他图上，可以使用lines()函数。...density_default_plot.png 可以比较的核密度图 核密度图可以用于比较组间，使用sm包中的sm.density.compare()函数可向图形叠加两组或更多的核密度图。

    1.6K30

    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95...","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益...=matrix(pi^2/2)   ans<-fkf(a0=sp$a0,P0=sp$P0,dt=sp$dt,ct=sp$ct,Tt=sp$Tt,Zt=sp$Zt,HHt=sp$HHt,GG 正则化广义矩阵

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    数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

    下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...使用逐步回归之后的模型进行残差检验。下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。

    31910

    【MATLAB 从零到进阶】day6 MATLAB绘图与可视化

    0.65],[0.55 0.65]); >> set(h, 'string','3x^2+2xy+4y^2 = 5', 'fontsize', 15); >> h = title('这是一个椭圆曲线...三、常用统计绘图函数 hist / hist3 二维/三维频数直方图 cdfplot 经验累积分布图 histfit 直方图的正态拟合 ecdfhist 经验分布直方图 boxplot...箱线图 lsline 为散点图添加最小二乘线 probplot 概率图 refline 添加参考直线 qqplot q-q 图（分位数图） refcurve 添加参考多项式曲线...normplot 正态概率图 gline 交互式添加一条直线 ksdensity 核密度图 scatterhist 绘制边缘直方图 x=normrnd(0,1,1000,1);...Pareto（帕累托）图 bar 柱状图 fill 多边形填充图 barh 水平柱状图 patch 生成 patch 图形对象 >> subplot(3, 3, 1); >>

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    数字图像处理测验题

    2048 * 2048 *（1+8+1）/33600=1248.3秒=20.8分 第三章 选择题 关于直方图均衡化，（ ）是对的。 A. 是将灰度概率密度分布变成二值分布 B....是将灰度概率密度分布变成均匀分布 C. 是将灰度概率密度分布变成高斯分布 D. 是将灰度概率密度分布变成多项式分布 数字图像处理中，邻域有（ ）性质。 A. 包含点(?,?)...累积分布函数 C. 概率密度函数 D. 高斯函数 一个灰度分布均匀的图像，其直方图均衡化过程的变换函数（ ）。 A. 比较平缓的 B. 比较陡峭的 C. 近似于45度线 D....红绿叠加是黄色，红蓝叠加是青色，蓝绿叠加是紫色 关于彩色图像做直方图均衡化，（ ）是对的。 A. 转成HSI，然后对H通道进行直方图均衡化，在变换回RGB模型 B....错 简答题 在一幅简单的RGB图像中，R、G和B的分量图像由下图所示的水平强度分布曲线。在该图像中心能够看到的颜色是什么。

    1.2K10

    R语言之基础绘图

    直方图（histogram）是用于展示连续型变量分布的最常用的工具，它本质上是对密度函数的一种估计。...直方图和密度曲线图一般用于探索分布，很少用于报告结果。函数 hist( )可用于绘制直方图。 数据集 anorexia 位于 MASS 包中，来自一项关于年轻女性厌食症患者体重变化的研究。...密度曲线为数据的分布提供了一种更为平滑的描述，绘制密度曲线的方法为： plot(density(Prewt)) 从上图可以看出，变量 Prewt 的分布是单峰的，基本是对称的。...我们还可以在一幅直方图上添加一条密度曲线和轴须图。此时，需要在函数 hist( )里面设定参数 freq 为 FALSE，即把纵坐标换成频率，否则将会几乎看不到密度曲线。...) # 然后使用函数 lines( )在直方图上叠加了一条蓝色的、两倍于默认线条宽度的密度曲线。

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    分布（一）利用python绘制直方图

    分布（一）利用python绘制直方图 直方图（Histogram）简介 直方图 直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。...直方图有助于分析数值分布的集中度、上下限差异等，也可粗略显示概率分布。...ax_sub = sns.histplot(data=df, x="sepal_length", kde=True, ax=ax[0][1]) ax_sub.set_title('添加kde') # 增加密度曲线和数据分布...ax[1][0]) sns.rugplot(data=df, x="sepal_length", ax=ax_sub.axes) ax_sub.set_title('添加kde+rug') # 自定义密度曲线...(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], kind='hex') # 六边形核密度估计图 # 创建高级边缘图-边缘图叠加 g4 = sns.jointplot

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    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...plot(D, main="(c) 上证指数核密度曲线图 ",xlab="收益", ylab='密度', xlim = c(-7,7), ylim=c(0,0.5),cex.main=0.95...","正态密度"),lty=c(1,2),cex=0.5) #直方图 hist(Close.rtd[1:100],xaxt='n',main='(d) 上证指数收益率直方图', xlab='收益...本文选自《R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列》。

    21620

    散点图及数据分布情况

    5.13 绘制散点图矩阵 第六章描述数据分布 6.1 绘制基本直方图 6.2 基于分组数据绘制多组直方图 6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6...第六章描述数据分布 这一章会探寻一些对数据分布可视化的方法 ---- 6.1 绘制基本直方图 Q：如何绘制直方图？...如果宽度超过了响应的数据范围，那么它可能不是适合你数据的最好模型 #将密度曲线叠加到直方图上可以为观测值的理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影的y轴坐标较小，如果将其叠加到未做任何变换的直方图上可能很难看清曲线...#分面绘图 #如果想要让直方图和密度曲线一起展示，那么最好使用分面绘图，这样更加利于解释和可视化。...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。

    8.2K10

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

    任何分析或建模数据的工作的早期步骤都应该是理解变量是如何分布的。分布可视化技术可以为许多重要问题提供快速答案。观察的范围是什么?它们的集中趋势是什么?它们是否严重偏向一个方向?是否有双态的证据?...但这只会影响曲线的绘制位置;密度估计仍然会在没有数据存在的范围内平滑，导致在分布的极端处人为地降低: sns.displot(tips, x="total_bill", kind="kde") sns.displot...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...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。...由于密度不能直接解释，等高线是按照密度的等比例绘制的，这意味着每条曲线都显示了一个水平集，使得密度的某个比例p位于它以下。

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

    任何分析或建模数据的工作的早期步骤都应该是理解变量是如何分布的。分布可视化技术可以为许多重要问题提供快速答案。观察的范围是什么?它们的集中趋势是什么?它们是否严重偏向一个方向?是否有双态的证据?...但这只会影响曲线的绘制位置;密度估计仍然会在没有数据存在的范围内平滑，导致在分布的极端处人为地降低: sns.displot(tips, x="total_bill", kind="kde") sns.displot...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...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。...由于密度不能直接解释，等高线是按照密度的等比例绘制的，这意味着每条曲线都显示了一个水平集，使得密度的某个比例p位于它以下。

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