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Python数据清洗--异常值识别与处理01

在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...所以，换个角度思考上文提到的概率值，如果数据点落在偏离均值正负2倍标准差之外的概率就不足5%，它属于小概率事件，即认为这样的数据点为异常点。...同理，如果数据点落在偏离均值正负3倍标准差之外的概率将会更小，可以认为这些数据点为极端异常点。为使读者直观地理解文中提到的概率值，可以查看标准正态分布的概率密度图，如下图所示： ?...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...如上图所示，左图中的两条水平线是偏离均值正负2倍标准差的参考线，目测有6个样本点落在参考线之外，可以判定它们属于异常点；而对于右图中偏离均值正负3倍标准差的参考线来说，仅有1个样本点落在参考线之外，即说明该样本点就是

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【干货】 知否？知否？一文彻底掌握Seaborn

0 引言 ---- Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。...和 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 一样，要用 Seaborn，首先引用其库并起别名为 sns。(好奇为什么大家惯用 sns，而不是 sb？)...第二行的图 1-2-4 (或第二列的图1-2-4)，对于 Iris-setosa，一个萼片宽度 (sepal_width) 值落在其正常范围之外。...问题 1：山鸢尾花的一个萼片宽度值落在其正常范围之外 (黄色高亮)。 我们的研究人员知道，山鸢尾花 (Iris-setosa) 的萼片宽度 (sepal_width_cm) 不可能低于 2.5 厘米。...此外，可以用插补方法，其最常见的方法平均插补 (mean imputation)。其做法就是“假设知道测量的值落在一定范围内，就可以用该测量的平均值填充空值”。

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    基于matplotlib的2D3D抽象网格和能量曲线绘制程序

    绘制抽象的三维网格结构 同理只不过这次是在三维画布中进行绘制并进行重复单元的周期性扩展，扩展的效果如下图: ? 3. 通过插值算法实现绘制”顺滑”的energy profile ?...采用二次插值结合样条插值方法绘制 energy profile energy profile可以理解成在势能面(Potential Energy Surface)上沿着某个特定的方向(反应坐标方向)上能量的变化...插值方法 为了能将能量最高点沿着横坐标任意位置移动，我先将顶点的两边用二次函数进行插值，获取两个不同的二次函数形式，然后根据二次函数的形式在左右两边插上5个点，为了能让分开插值的两部分看起来连续，在将上面的...10个新插的点和之前的3个点进行一次spline插值即可。...还提供了丰富的接口来定制和操作energy profile，比如拼接，合并，平移，添加阴影、改变颜色, 辅助线， 修改画布大小，导出插值数据等等。

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    盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

    ---- Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。...和 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 一样，要用 Seaborn，首先引用其库并起别名为 sns。(好奇为什么大家惯用 sns，而不是 sb？)...第二行的图 1-2-4 (或第二列的图1-2-4)，对于 Iris-setosa，一个萼片宽度 (sepal_width) 值落在其正常范围之外。...问题 1：山鸢尾花的一个萼片宽度值落在其正常范围之外 (黄色高亮)。 我们的研究人员知道，山鸢尾花 (Iris-setosa) 的萼片宽度 (sepal_width_cm) 不可能低于 2.5 厘米。...此外，可以用插补方法，其最常见的方法平均插补 (mean imputation)。其做法就是“假设知道测量的值落在一定范围内，就可以用该测量的平均值填充空值”。

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    Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

    Matplotlib 绘图可以处理float32和uint8，但是对于除 PNG 之外的任何格式的图像，读取/写入仅限于uint8数据。 为什么是 8 位呢？...将 NumPy 数组绘制为图像 所以，你将数据保存在一个numpy数组（通过导入它，或生成它）。 让我们渲染它吧。 在 Matplotlib 中，这是使用imshow()函数执行的。...颜色刻度参考 了解颜色代表什么值对我们很有帮助。 我们可以通过添加颜色条来做到这一点。...In [15]: imgplot = plt.imshow(lum_img, clim=(0.0, 0.7)) 数组插值方案 插值根据不同的数学方案计算像素『应有』的颜色或值。...插值就是填补这个空间的方式。 这就是当你放大图像时，你的图像有时会出来看起来像素化的原因。 当原始图像和扩展图像之间的差异较大时，效果更加明显。 让我们加载我们的图像并缩小它。

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    Python气象绘图教程特刊（二）等值线

    本节提要：站点资料的等值线、再分析资料的等值线的入门教程 一、站点资料的等值线 前几天有小伙伴在后台问站点资料和插值的问题，所以做了这一期特刊。...下面才是具体的站点绘制等值线教程。 首先，需要大家回忆一下天气学分析基础和典型天气过程分析这两门课，在绘制500百帕高空场和地面形势图的位势线和等压线时，你是怎么连接两个站点的。 下面举个栗子： ?...首先，你参考了1002.5百帕这个点，这导致了你决定连线的凹凸性。下面，通过一个图理解什么是站点数据的网格化和插值。 ? 这就是你在进行天气分析时心里默认的连线方式了。...其实，在你的脑子里，你已经进行了网格化和插值的操作，这些红色的数字就是你人脑插值法进行的插值，人脑插值法是你脑子里一种感性的插值法，与我们的使用的径向基函数插值、克里金插值等方法相比，误差较大比较随意。...二、再分析资料绘制等值线 这里提供了两个再分析资料，一个是sst，一个是地表温度,都是nooa的nc资料。再分析资料其实就是站点资料已经网格化、插值后的资料了，所以只需要直接读取然后画图就可以了。

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    气象绘图——白化杂谈

    这种方法的过程都是如下： 通过地图库包获取当前shp文件信息→将geometry转化为path→绘制等值线→使用得到的path对等值线的collection进行裁剪。...='linear') data_new=func(olon,olat) olon olat data_new #插值后的格点数据 至此，我们得到三个插值完成后的格点数据olon,olat,data_new...由于shp边界之外的地方变为nan值，所以会变白。这里和其他几种不一样，其他几种直接将点减掉了，所以其他几种不能回复原来的网格维度，而这里可以回复原来的网格维度。...geopandas.clip：一定局限性，可以筛选数据 fiona和shapely：性能稳定，但是比起maskout来复杂许多 path:一定局限性，可以筛选数据 相关链接： Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制...mod=viewthread&tid=42437&extra=page%3D1 Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 python绘图 | salem一招解决所有可视化中的掩膜(Mask

    1.2K32

    单变量图的类型与直方图绘图基础

    Q-Q 图检验数据分布的关键是通过绘制分位数来进行概率分布比较。首先选好区间长度，Q-Q 图上的点 (x, y) 对应第一个分布（X 轴）的分位数和第二个分布（Y 轴）相同的分位数。...因此可以绘制一条以区间个数为参数的曲线。如果两个分布相似，则该 Q-Q 图趋近于落在 y = x 线上。如果两个分布线性相关，则点在 Q-Q 图上趋近于落在一条直线上。...直方图 在 Matplotlib 中，我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...下面为分别使用 Matplotlib、ProPlot 和 SciencePlots 绘制的直方图示例： （a）和（c）都是基于 Matplotlib 绘制的可视化结果，且（c）是使用 SciencePlots...Matplotlib 绘制的添加了正态分布曲线和中位数线的直方图示例如下： 带统计信息的直方图的绘制难点在于正态分布曲线的计算和绘制。

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    如何使用Python曲线拟合

    用户还可以使用scipy.interpolate.interp1d()函数来进行插值，从而得到更平滑的曲线。2.2 插值如果用户想要得到一条不通过所有数据点的拟合曲线，可以使用插值方法。...插值方法可以生成一条平滑的曲线，并使曲线尽量接近数据点。...用户可以使用不同的插值方法，例如'linear'、'quadratic'和'cubic'等，来得到不同的插值效果。...例如，如果数据点分布成一条直线，可以使用线性函数来拟合；如果数据点分布成一条抛物线，可以使用抛物线函数来拟合。...最后，我们使用Matplotlib将原始数据和拟合曲线绘制在同一个图中。我们可以根据自己的需求调整多项式的次数（degree），以及尝试不同的拟合方法和参数来获得最佳的拟合效果。

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    科技感爆棚！这样酷炫的Python图表谁能不爱？

    美化过程 2.1 默认图表 这里首先设置一组数据，使用matplotlib的默认绘制方法进行图表绘制，具体数据如下： array([10, 25, 12, 15, 28, 13, 20, 26, 23...，和"美观"一点都挂不上钩 。...2.2 数据插值 默认数据绘制的折线图可能不是那么的平滑，当然，这也是和我们选择较少的数据有关，要想达到平滑效果，需要对原始数据进行插值处理(Excel中选中图表右击，点击设置数据系列格式，选择最后的平滑线...python Scipy 包提供了interpolate模块可以实现对一维二维数据的插值处理，在对一维数据时，interp1d()提供了如nearest、quadradic等多种插值方式，详细内容大家可以查看官网啊...这里选择的插值方式为 "quadradic"方法，具体插值代码及绘图代码如下： from scipy import interpolate fig,ax = plt.subplots(figsize=(

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    图像处理常用插值方法总结

    如果(i+u, j+v)落在A区，即u值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值...因此，它与距离倒数乘方插值器相似，但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。 在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。...圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时，圆滑的效果越好。 7、三角网/线形插值法 三角网插值器是一种严密的插值器，它的工作路线与手工绘制等值线相近。...8.自然邻点插值法 自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。...同时,自然邻点插值法 在数据点凸起的位置并不外推等值线(如泰森多边形的轮廓线)。

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    Python-matplotlib 绘图配色设计

    美化过程 2.1 默认图表 这里首先设置一组数据，使用matplotlib的默认绘制方法进行图表绘制，具体数据如下： array([10, 25, 12, 15, 28, 13, 20, 26, 23...可以看出，图中无论折线、散点还是刻度等的设置都是比较粗糙的，和"美观"一点都挂不上钩 ? 。下面就从数据处理、填充面积以及色彩选择三个方面进行处理，来使这幅图变得高大上起来 ? ? 。...2.2 数据插值 默认数据绘制的折线图可能不是那么的平滑，当然，这也是和我们选择较少的数据有关，要想达到平滑效果，需要对原始数据进行插值处理(Excel中选中图表右击，点击 设置数据系列格式，选择最后的平滑线...python Scipy 包提供了interpolate模块可以实现对一维二维数据的插值处理，在对一维数据时，interp1d()提供了如nearest、quadradic等多种插值方式，详细内容大家可以查看官网啊...这里选择的插值方式为 "quadradic"方法，具体插值代码及绘图代码如下： from scipy import interpolate fig,ax = plt.subplots(figsize=(

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    看好了，雷达产品廓线可以这样画

    昨天有朋友留言问雷达产品的廓线怎么绘制，我碰巧知道一种方法。 本项目旨在探索基于pyart库用于绘制雷达反射率廓线。...会出现个三角形，点击查看即可 基于pyart的雷达产品廓线的绘制方法 导入库与转格式 In [1]: import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot...display.plot_grid( "reflectivity", ax=ax1, cmap=cmap1, vmin=0, vmax=70,) 有了经纬度就可以取点...In [8]: prof.reflectivity.plot(y="height") [matplotlib.lines.Line2D at 0x7f4cd72e7a30>] 差分反射率廓线 In [...小结 虽然理论上用pycinrad或者pycwr读取然后进行插值应该也做得到类似的效果，毕竟读取出来的数据是xarray， 人家pyart有直接的函数就直接用吧，不必绕远路了 两个函数的准确率上，我是偏向后者的

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    【图形学】贝塞尔与B样条曲线曲面笔记

    光顺 插值和拟合都可以被称为逼近, 但是插值必须经过所有输入点, 样条曲线属于对输入点的拟合, 不会经过所有点....参数曲线插值 两点间有无数种插值方法, 使用不同的参数方程和参数化会插值出不同的值 节点: 每个待得的参数值 型值点: 已有的点 参数分割: 参数域上决定的一种节点取值的分割 参数化: 对一组型值点确定出来的参数分割...: 处最大 积分: 凸包: 曲线落在控制点产生的凸包中, 使得控制点重合或共线时也能正常计算 贝塞尔曲线性质 端点性: 曲线只会经过头尾两个端点 导函数: 曲线的起点与终点的切线和第一与倒数第一条特征线一致..., 各自进行对应参数的线性插值, 然后得到的两个新点连成新的线段, 在线段上同样线性插值得到....插值的核心发生于大于1阶的时候加入的这个线性插值系数, 这个参数使得常函数被折为折线, 再形成三阶的抛物线...具体绘制的方法就是利用这个线性插值系数得到递推的点, 总体上和贝塞尔曲线的绘制是一样的.

    5.1K20

    meteva，这可能是气象萌新最需要的python库

    不管你是要进行数据筛选、插值、格点场计算还是统计分析，meteva库都提供了一系列酷炫的方法和工具，满足你的各种需求。...案例 ：2.1 测试wrfout可视化：使用xesmf重插值后使用meteva可视化wrfout数据 案例 ：2.2 nc网格数据插值站点三步走：meteva读取nc数据并插值到气象站点 数据可视化 如何绘制站点数据图...的 Axes 对象，表示需要绘制等值线/填色图的子图。...In [29]: #进行重插值 t_new = regridder(ds_wrf.T[0,0]) t_new.plot() matplotlib.collections.QuadMesh at 0x7f0c70319150...meteva2260/air2m20210905.nc',time='2021-09-05T01:00:00.000000000') 2.2.2 第二步 插值 #格点插到站点 双线性插值 sta = meb.interp_gs_linear

    1.8K11

    （数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化

    ，在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称 hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明 ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的...，譬如甘肃省，因为它是一个非常典型的非凸多边形（凸多边形内部任意两点间连线都不会穿过其边界），因此计算出来的重心落在了外部，好在geopandas为我们提供了representative_point()...为什么只有湖北省颜色这么深？ 　　...dpi=300) 图25 　　这下我们搞清楚了，原来是因为湖北省的数据过于大，使得数值在均匀向有序色阶上映射时，除湖北省之外的其他数据都被压缩到非常浅色的区域...实现创作 geopandas虽然自带了如此丰富的地图绘制功能，但很多时候作图仅仅靠它是不够的，想要实现更加个性化的效果，需要结合matplotlib中丰富的功能，如下图是我随意结合

    3.6K20

    是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

    下面我们先来看看GeoSeries.plot()的常用的参数有哪些，如果你已经对matplotlib有一定了解，想必理解这些参数起来会更加轻松： figsize：传入(宽度, 高度)形式的元组或列表，用于控制绘制出图像的宽度和高度...其中线型参数linestyle与matplotlib完全一致，不同选择对应样式如图5： 图5 参考图５，我们维持九段线线型不变但适当增大其宽度为3，面数据的轮廓则设置为'--'： fig, ax =...因为它是一个非常典型的非凸多边形（凸多边形内部任意两点间连线都不会穿过其边界），因此计算出来的重心落在了外部。...为什么只有湖北省颜色这么深？...实现创作 geopandas虽然自带了如此丰富的地图绘制功能，但很多时候作图仅仅靠它是不够的，想要实现更加个性化的效果，需要结合matplotlib中丰富的功能。

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