首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Seaborn从零开始学习教程(三)

本次将主要介绍数据集分布可视化使用。 数据集分布可视化 当处理一个数据集时候,我们经常会想要先看看特征变量如何分布。...当绘制直方图时,你最需要确定参数矩形条数目以及如何放置它们。...绘制 KDE 比绘制直方图需要更多计算。它计算过程这样,每个观察点首先都被以这个点为中心正态分布曲线所替代。...然后,这些替代曲线进行加和,并计算出在每个点密度值。最终生成曲线被归一化,以使得曲线下面包围面积 1。...可以通过 cut 参数来控制绘制曲线极值值距离; 然而,这只影响曲线绘制方式,而不是曲线如何拟合: sns.kdeplot(x, shade=True, cut=0) sns.rugplot(x

1.9K10

Python Seaborn (3) 分布数据集可视化

作者:未禾 数据猿官网 | www.datayuan.cn 在处理一组数据时,通常首先要做了解变量如何分布。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布一些工具。...你可能还想看看分类变量章节,来看看函数例子,这些函数让我们很容易比较变量分布。 ? 单变量分布 最方便方式快速查看单变量分布无疑是使用distplot()函数。...如同直方图一样,KDE图会对一个轴上另一轴高度观测密度进行描述: ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生,每一个观察都被一个以这个值为中心正态( 高斯)曲线所取代。 ?...接下来,这些曲线可以用来计算支持网格中每个点密度值。得到曲线再用归一化使得它下面的面积等于1: ? 我们可以看到,如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数,我们得到相同曲线。...可以通过cut参数来控制绘制曲线极值值距离; 然而,这只影响曲线绘制方式,而不是曲线如何拟合: ?

2.2K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

机器学习之数据之美

绘制单变量分布,单变量分布distplot()函数,默认使用柱状图hisogram来绘制,并提供一个适配核密度估计(KDE) # 产生制定分布数集(默认标准正态分布) data = np.random.normal...【分桶参数】 bins分桶数 hist控制是否显示分桶柱子 kde 控制是否显示核密度估计图 rug 控制是否显示观测实例竖线 sns.distplot(data,kde=False,bins=5)...【柱子参数】 sns.distplot(data,kde=False,hist=True) ? 【核密度参数】 sns.distplot(data,kde=True,hist=False) ?...【核密度估计】 kdeplot,核密度估计步骤: 每一个观测附近用一个正态分布曲线近似; 叠加所有观测正态分布曲线; 归一化,以使得曲线下面包围面积1 KDE带宽参数(bw)控制着密度估计曲线宽窄形状...伽玛分布(Gamma Distribution)统计学一种连续概率函数。 这里采用distplot使用fit参数去拟合绘制伽玛分布。

1.2K30

Python可视化 | seaborn实现概率密度图

当增加参数kde = True时,图片没有变化,kde表示是否绘制高斯核密度估计值,默认Ture,如果为False,则图中曲线就消失了,且纵坐标发生了变化,请注意看效果。 ?...而我们想保留曲线,把下面的直方图去掉,需要添加调整参数:kde = True,同时添加参数hist=False,代码变成如下: sns.distplot(cmip6,#数据...当前x轴label“tas”,其实我们没有命名过这个参数,那么这个x轴标签从哪里来呢?...答案就是,它是distplot自动从我们cmip6这个气象要素中提取值对应变量名称,我们这个nc文件中温度值对应变量名称就叫tas,接下来我们尝试改变一下,需添加参数axlabel = "Temperature...做了以上几处改动,其实效果依然不是很好,本来想尝试把纵坐标的label也改了,但是笔者看完seaborn关于distplot官方说明,很遗憾未能找到相关参数(可能本人英文能力有限,未能全部看明白其意义

4.3K20

绘制频率分布直方图三种方法,总结很用心!

# pandas.cut() 也同样一个方便方法,用来将数据进行强制分箱 # 将一系列数值分成若干份 #cut()方法,参数bin指明切分区间,左开右闭区间。...# 上面表达了所有患者年龄分布,如果按性别分组, # 研究不同性别下年龄分布差异,该如何实现叻?..."女性"] #绘制男女患者年龄直方图 sns.distplot(Age_Male,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"steelblue"},label="男性...") #绘制男女患者年龄直方图 sns.distplot(Age_Female,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"purple"},label="女性") #...10)、fit_kws:以字典形式传递须图其他修饰属性,如线颜色、线宽度等。 11)、color:指定图颜色,除了随机分布曲线颜色。

35.4K42

数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

直方图 seaborn.distplot() 直方图,质量估计图,核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图合成图 通过设置默认情况下,绘制合成图,设置情况图下...: hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True),若为False,则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制 函数原型 seaborn.distplot...如果设置name属性,则该名称将用于标记数据轴; 以下可选参数: bins: matplotlib hist()参数 或者 None 作用:指定直方图规格,若为None,则使用Freedman-Diaconis...规则, 该规则对数据中离群值不太敏感,可能更适用于重尾分布数据。...字典 底层绘图函数关键字参数 color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y轴上,即水平横向显示

14.7K01

利用PythonSeaborn快速完成数据可视化

seaborn as sns #要注意一旦导入了seaborn,matplotlib默认作图风格就会被覆盖成seaborn格式 %matplotlib inline # 为了在jupyter...可以看到与使用matplotlib作直方图最大区别在于有一条密度曲线KDE),可以通过设置参数去掉这条默认曲线。...sns.distplot(births['prglngth'], kde=False) sns.plt.show() ? 那么Pandas与Seaborn之间有什么区别呢?...('dark') # 该图使用黑色为背景色 sns.distplot(births['prglngth'], kde=False) # 不显示密度曲线 sns.axlabel...var2 相同两个变量之间(var1 vs var1 和 var2 vs var2)以直方图展示,不同变量则以散点图展示(var1 vs var2 和var2 vs var1) 要注意数据中不能有

95510

详解seaborn可视化中kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析 一、seaborn简介 seabornPython中基于matplotlib具有更多可视化功能和更优美绘图风格绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上特征时,可以使用到..., color='r', height=0.2) 四、distplot seaborn中distplot主要功能绘制单变量直方图...,默认为None,这时bins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,...,为False时代表对应直方区间内记录值个数,默认为False label:控制图像中图例标签显示内容 使用默认参数进行绘制: ax = sns.distplot(iris.petal_length...fit=chi2, fit_kws={'color':'g'}) 修改norm_hist参数为False使得纵轴显示不再密度而是频数(注意这里必须关闭kde和fit

4.3K32

数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

Seaborn一个画图工具 Seaborn基于Matplotlib一个Python作图模块 配色更加好看,种类更多,但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量分布情况...4、设置参数kind为kde,绘制密度曲线图 sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris, kind="kde", space=0, color...3、直方图 直方图中,条形长为对应组频数与组距比 直方图能够清楚显示各组频数分布情况 易于显示各组之间频数差别 1、使用distplot()函数绘制直方图 distplot()结合了...kde=True from scipy.stats import norm sns.distplot(tips["total_bill"], fit=norm, kde=True) ?...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 一种非参数检验方法 用于估计未知密度函数 使用Seaborn中kdeplot()函数绘制单变量或双变量核密度估计图

1.6K21

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

可以看到这时最低密度估计曲线之外区域没有被调色方案所浸染。   ...三、distplot   seaborn中distplot主要功能绘制单变量直方图,且还可以在直方图基础上施加kdeplot和rugplot部分内容,一个功能非常强大且实用函数,其主要参数如下...: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部分,默认为False...在上图基础上强行拟合卡方分布并利用参数字典设置fit曲线为绿色: from scipy.stats import chi2 ax = sns.distplot(iris.petal_length...修改norm_hist参数为False使得纵轴显示不再密度而是频数(注意这里必须关闭kde和fit绘图部分,否则纵轴依然显示密度),利用hist_kws传入字典调整直方图部分色彩和透明度,利用rug_kws

3.1K50

Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

Seaborn提供以下功能: 面向数据集API来确定变量之间关系。 线性回归曲线自动计算和绘制。 它支持对多图像高级抽象绘制。 可视化单变量和双变量分布。...在这里,曲线(KDE)显示在分布图上近似的概率密度曲线。 与matplotlib中直方图类似,在分布方面,我们也可以改变类别的数量,使图更容易理解。...我们只需要在代码中加上类别的数量, #Change the number of bins sns.distplot(inp1.Rating, bins=20, kde = False) plt.show...特定类别数分布图 在上图中,没有概率密度曲线。要移除曲线,我们只需在代码中写入' kde = False '。 我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器标题和颜色。...上面的表使用来自Pandas透视表创建。 现在,让我们看看如何为上表创建一个热图。

6.6K30

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

随机数据分布什么数据分布?数据分布指数据集中所有可能值出现频率,并用概率来表示。它描述了数据取值可能性。在统计学和数据科学中,数据分布分析数据重要基础。...pip install seaborn绘制分布图分布图一种可视化数据分布图表。它显示了数据集中每个值出现频率。在 Seaborn 中,可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。...kde:如果为 True(默认),则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据分布;如果为 False,则使用直方图。bins:用于创建直方图直方图数量。norm:用于规范分布类型。..., 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9]# 绘制分布图sns.distplot(data, hist=False, kde=False)plt.show()该代码将生成一个包含重复值自定义数据数组...,并使用 Seaborn 绘制它们分布图,不显示直方图或密度曲线

8500

如何利用Origin计算曲线下面积

导言 Origin一款非常强大绘图软件,可以来做各种科研用图。但是如果你想计算曲线下面积怎么办?怎么使用Origin来做呢?...下图就是一条简单直线,我们通过Origin积分工具,就可以计算出其曲线下面积。 ? 对于一些比较复杂曲线,也是可以。今天小编就带大家学习一下吧! ? ? 软件 Origin2019b ? ?...打开软件,我们首先输入一组数据,用来演示如何计算 ? 2. 点击折线图或者面积图进行做个图先 ? 3....对于该图曲线下面积怎么计算呢,其实就是梯形面积计算公式(上底+下底)*高/2,我们手工计算就是(1+10)*9/2=49.5。 ? 4....最终输出结果中,我们就可以看到积分面积了,和我们手工计算相同 ? 7. 对于其他曲线,都可以使用此方法进行计算。怎么样,赶紧来试试吧

10.5K20

梯度如何计算

引言 深度学习模型训练本质上一个优化问题,而常采用优化算法梯度下降法(SGD)。对于SGD算法,最重要就是如何计算梯度。...如果你学过微积分,我相信你一定知道如何计算梯度,或者说计算导数。对于深度网络来说,其可以看成多层非线性函数堆积,即: ?...如果大家细致观察的话,可以看到要求出最终导数,你需要计算出中间结果:p与q。计算中间结果过程一般前向(forward)过程,然后再反向(backward)计算出最终导数。...比如你要计算dW,你知道要用dD与X两个矩阵相乘就可以得到。Wshape[5,10],而dDshape[5,3],Xshape[10,3]。...,就是如何计算梯度。

2.4K70

百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

会使用numpy.polyfit来绘制高阶回归;•logx:如果True,就变成了计算 y~log(x)回归关系;•robust:如果true,会使用统计模型考虑回归鲁棒性,忽略异常值;•logistic...分布 distplot 数据列与列之间隐藏着某种关系,我们很关注。我们也关心数据列内部分布,平均分布、随机分布还是聚集分布??每天花钱一样多还是某天就花了预算80%?...数据分布情况seaborn绘制接口sns.distplot(a,bins),其主要参数和示例效果如下: distplot()参数: •a:一个一维数组,没有data参数了,需要写df['a']传入一个...'data';•bins:分箱数,对应matplotlibhist()bins参数;•hist:默认distplot会画直方图和密度曲线,hist=False则只画密度曲线;•kde:核密度估计(...靠就是kde参数,设置kde=False则只画分布直方图,没有密度曲线了;•rug:在直方图基础上再绘制地毯图效果,可以用sns.kdeplot(a)只画地毯图;•vertical:是否画垂直直方图

3K30

计算之旅:多云成功最大障碍学习曲线

此外,在300多名受访者中,高达97%的人认为他们缺乏适当计算安全工具。 最重要,云计算值得探索,其好处肯定超过了风险。因此,行业媒体邀请14位专家来评估云计算现状和未来。...以下各位专家对于云计算应用与发展评价: •Abby Kearns:“IT技术与云计算兼容非常重要,即使不是云原生。”...开发人员如何在日益不安全环境中保持适当安全级别? Ivan Novikov:在以往,开发人员安全性用道格拉斯•亚当斯的话来说是“别人问题”。而现在,安全性以及基础设施已成为开发人员责任。...Jaxenter:如何抓住多云业务机会?多云成功障碍是什么? Ivan Novikov:与大多数新技术一样,最大障碍学习曲线。使用这些技术的人还不熟悉流程、配置最佳实践和性能调优。...对于每一个云平台来说,它们都有细微差别。使用多个云平台使其难度呈指数级放大。 JAXenter:您如何看待无服务器?它是一场“云计算革命”吗?

65730
领券