常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。 1.1 Q-Q图 此Q-Q非用于聊天的QQ，Q是quantile的缩写，即分位数。分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。...在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图： from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...plt.show() 与Q-Q图类似的是P-P图，两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值，而后者是累计概率。...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...与直方图类似的还有茎叶图，茎叶图是类似于表格形式去表示每个值出现的频次。 02.统计检验方法 讲完了描述统计的方法，我们来看一下统计检验的方法。
图8-133中，“植物”和“根”、“茎”、“叶”存在组合（聚合）关联，说明可能会存在“植物”对象，它的组成部件是“根”、“茎”、“叶”对象。...……根是AGGREGATE的成员中唯一允许外部对象持有引用的，…… 以图8-133为例，按照这个说法，我们可以说： （“植物”+“根”+“茎”+“叶”）等一簇相关联的对象形成了一个Aggregate，其中...首先，“植物”已经包括“根”、“茎”、“叶”等部件在内，不能也不需要再和这些部件并列。...图8-135 对象不需要也不能和其部件并列 在类级别，说“植物和根、茎、叶是整体-部分关联”，可以。 在对象级别，说“某个植物对象由若干根、茎、叶对象组成”，可以。...但是，说“某个植物对象和它的根、茎、叶一起组成***”，不可以。
proc capability ; histogram height / cfill=gray; run; 未分组数据－茎叶图... 对于未分组的原始数据，我们可以用茎叶图来显示其分布的特征。...茎叶图由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的。通过茎叶图，可以看出数据的分布形状及数据的离散状况，比如分布是否对称，数据是否集中，是否有极端值等。 ...标准株：100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 水生株：100 100 100 200 200 200 200 400 400 用茎叶图初步考察标准株的分布...但是不同类型的统计图是不能混用的，必须遵守一定的原则和要求，所以我们在作图前要搞清楚数据类型、所适用的统计图，然后再运用相应的SAS程序作图。
在此对话框中，有箱图、描述性、伸展与级别Levene检验三部分构成。首先来看箱图部分。...我们默认选择按因子水平分组，这标志着因变量的箱图将按照因子进行多个显示，此时就会有多个箱图，这取决于你分组的个数决定，当然不分组，就只会显示一个箱图，无，则就是不显示箱图。...上图为茎叶图 Frequency表示数据的频数，stern表示茎，Leaf表示叶，两者表示数据的整数部分和小数部分，Stern width表示宽度。...怎么看这个茎叶图？ 茎叶图其实是一种很形象的图示，下面告诉诸位怎么看茎叶图。简单的一句话解释就是：多少频数就代表多少（叶子+茎）。下面举一个例子来看。...以上结合了一些教材把探索性分析的基本操作讲述了一遍，作为探索性分析这只是我们 作为更深入分析的一个前奏过程，但是这里却不能忽略其价值，比如怎么看茎叶图，箱线图，正态分布检验等等，在网游行业的应用其实也有很多
比较（五）利用python绘制棒棒糖图 棒棒糖图（Lollipop plot）简介 棒棒糖图实际上是修饰后的条形图。当在处理大量的值，并且当这些值都很高时，棒棒糖图就很有用。...) }) # 按值重新排序 ordered_df = df.sort_values(by='values') my_range=range(1,len(df.index)+1) # 利用stem（茎叶图...(baseline, linestyle="-", color="grey", linewidth=6) plt.title('获取baseline并自定义基线') # 获取baseline并自定义茎叶...(values) plt.setp(stemlines, linestyle="-", color="olive", linewidth=0.5 ) plt.title('获取baseline并自定义茎叶...也可以利用matplotlib的vlines（垂直线）+scatter（散点）构造各种各样的棒棒糖图。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。...数据可视化 4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可以实现你所想的图形，例如：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、茎叶图、等高图等。...它采用数据流图计算方式。 9 keras 它是一个开源库，基于高级借口构建神经网络。 它采用tensorflow作为后端。 自然语言处理 10 nltk 它是经典的自然语言处理工具。...它实现了这些算法，例如：HDP、LSA和LDA等 统计学 12 statsmodel 它是利用统计知识进行数据探索的Python开源库。...参考资料： 1 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。...数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可以实现你所想的图形，例如：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、茎叶图、等高图等。...它采用数据流图计算方式。 9 keras 它是一个开源库，基于高级借口构建神经网络。 它采用tensorflow作为后端。 自然语言处理10 nltk 它是经典的自然语言处理工具。...它实现了这些算法，例如：HDP、LSA和LDA等 统计学12 statsmodel 它是利用统计知识进行数据探索的Python开源库。...参考资料： 1Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017 您在阅读中，关于数据科学的Python库，有什么需要补充的，请留言。
1]"moment" >kurtosis(cars$speed) [1]-0.6730924 attr(,"method") [1]"excess" 5.5图形分析及R实现 5.5.1直方图和密度函数图...QQ图用于直观验证一组数据是否来自某个分布，或者验证某两组数据是否来自同一族的分布。...QQ图是正态分位数-分位数图，横轴是理论值，纵轴是样本值，若样本数据近似服从正态分布，那么QQ图上的散点应均匀地分布在直线y=xσ+μ附近，这条直线的斜率是正态分布的 标准差J，截距是均值刀。...5.5.3茎叶图 R中用函数stem()绘制茎叶图 stem(x,scale=1,width=80,atom=1e-08) 其中，x是数据向量，scale控制茎叶图的长度，width控制绘图的宽度，atom...5.5.5经验分布图 在R中函数ecdf()给出样本的经验分布，通过plot()绘制 ecdf(x) plot (x，…，ylab="Fn (x)”，verticals=FALSE,col.01line
带状图 带状图（点图）是用来将定量变量中的数值进行简单展示的图形。...茎叶图 茎叶图可巧妙地将变量中的实际数字用类似于直方图的形式展示出来。...568 4 | 0255667999 5 | 12345555666678889 6 | 0112789 7 | 01125567 8 | 5 9 | 3667 #Tips：茎叶图是一个典型的结构图...每个数据点都有一个茎和一个叶。图中左侧的一列数字为茎，右侧向右平行延伸出来的数字是叶。 D. 箱线图 箱线图依赖于向量中所有数据的5个概括性数值。首先是最容易理解的两个数，最大值和最小值。...时序图本质上是双变量图形：时间序列和时间，但是研究时无需关注时间变量的变化，而是将重点放在时间序列变量上。 时序图是将变量值及其相应的时间作为点在直角坐标系中绘制。
参考链接： Python中的Phyllotaxis模式| 算法植物学的单位 简介| 叶底 Phyllotaxis / phyllotaxy是植物茎上叶子的排列，Phyllotactic螺旋形成自然界中独特的一类模式...替代斐波那契数的比率由收敛数给出为φ^（ - 2），其中φ是黄金比率，并且据说测量植物茎上连续叶之间的转角分数：例如：榆树和林登的1/2，山毛榉和榛树的1/3，橡木和苹果的2/5，杨树和玫瑰的3/8，柳树和杏仁的...植物茎上的每个新叶与前一个叶以一定角度定位，并且该叶在叶之间是恒定的：通常约137.5度。 ...也就是说，如果从上面俯视植物并测量从茎到叶子的线和下一片叶子的相应线之间形成的角度，你会发现通常有一个固定的角度，称为发散角度角度。...在这里，我们对Spiral phyllotaxy感兴趣，我们将编码使用龟图形在python中形成Spiral Phyllotaxy模式。
2.3 象形统计图 2.3.1 柱状图 用于将事务归类，看每一类分别是怎样的情况 [柱状图] 2.3.2 折线图 用来分析事物随时间变化的趋势 [折线图] 2.3.3 饼图 所有的事物在总体中占比加起来是...100%，用来体现各部分的占比情况 [饼图] 2.3.4 茎叶图 体现事物的分级、梯队；帮助了解分布情况 [茎叶图] 2.3.5 盒须图 又称箱线图，主要体现中位数和分布情况 [盒须图] 2.4 集中趋势衡量
什么是朴素贝叶斯？ 朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。...什么是贝叶斯法则？ ? 在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称： Pr(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。...如何由联合概率模型得到朴素贝叶斯 模型？ ? 朴素贝叶斯参数估计：极大似然估计 ? 朴素贝叶斯算法描述： ? 具体例子： ? ? 极大似然估计存在的问题？ ? 使用贝叶斯估计求解上述问题？ ?...朴素贝叶斯优缺点？ 优点： （1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。 ...而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。
1，朴素贝叶斯：损失函数、参数估计方法(极大似然估计) 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。...朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。...3)，贝叶斯估计： 贝叶斯估计与上述两类估计方法最大的区别在于，该类方法并不求出参数θ的具体值，而是求出θ的概率分布模型。...对于贝叶斯估计，如果假设θ服从贝塔分布，则最终求出θ~Beta(α,β)的模型参数α,β。 在MAP计算中，我们省略了贝叶斯公式中的证据部分P(X)。...4，高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯： 朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯之间的区别仅在于p（x|y）的计算公式不同。
- 前言 - 在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,...看上面这张图 ，如果研究桃树是我们的业务，那么如何更加快速有效的研究桃树呢？根据回忆，初中课本是这样研究的： 第一步：确定研究的对象，即研究领域 ，这里是一棵桃树。...第二步： 根据研究对象的某些维度，对其进行进一步的拆分，例如拆分成器官，而器官又可以分成营养器官，生殖器官，其中营养器官包括根、茎、叶,生殖器官包括花、果实、种子,那么这些就是我们要研究的子域。...子域：相对的一个概念， 我们可以将领域进行进一步的划分 ， 这时候就是子域， 甚至可以对子域继续划分形成 子子域(依旧叫子域)，就好比当我们研究植物时，如果研究的对象是桃树，那么果实根茎叶是领域，可是如果不仅仅要研究果实...先想一个问题,对于桃树而言，根、茎、叶、花、果实、种子六个领域哪一个是核心域？ 是不是有不同的理解？有人说是种子，有人说是根，有人说是叶子，也有人说是茎等等，为什么会有这种情况呢？
1）启动命令： tensorboard --logdir=/Users/liyunfei/PycharmProjects/python3practice/06DL/fcnn/logs Python Copy...Copy 3、Visdom 可视化演示 1）启动 Visdom： python -m visdom.server -port 8097 Python Copy 2）启动成功如下： 3）训练过程可视化代码...效果： 6）Visdom 的更多可视化 API（常用的是 line、image、text）： vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图...vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis.surf : 表面图 vis.contour : 轮廓图...vis.quiver : 绘出二维矢量场 vis.image : 图片 vis.text : 文本 vis.mesh : 网格图 vis.save : 序列化状态
安装与启动 直接通过pip install visdom即可完成安装，之后在终端输入如下命令即可启动visdom服务： python -m visdom.server 启动服务后输入本地或者远程地址...应用示例 visdom将可以进行可视化的对象都放在基础模块中，包括单/多张图像、文本、语音、视频、svg矢量图、属性网格、matplotlib绘图对象、序列化状态对象等。...基础图形由plotly提供，主要包括散点图、折线图、热图、茎叶图、柱形图、箱线图、表面图、等高线图、网格图等。 以matplotlib绘图对象为例进行展示。
在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,而领域又有更加具体的细分,分成子域...、核心域、通用域、支撑域等，下面回顾桃树这个例子 看上面这张图 ，如果研究桃树是我们的业务，那么如何更加快速有效的研究桃树呢？...第二步: 根据研究对象的某些维度，对其进行进一步的拆分，例如拆分成器官，而器官又可以分成营养器官，生殖器官，其中营养器官包括根、茎、叶,生殖器官包括花、果实、种子,那么这些就是我们要研究的子域。...子域：相对的一个概念， 我们可以将领域进行进一步的划分 ， 这时候就是子域， 甚至可以对子域继续划分形成 子子域(依旧叫子域)，就好比当我们研究植物时，如果研究的对象是桃树，那么果实根茎叶是领域，可是如果不仅仅要研究果实...先想一个问题,对于桃树而言，根、茎、叶、花、果实、种子六个领域哪一个是核心域？ 是不是有不同的理解？有人说是种子，有人说是根，有人说是叶子，也有人说是茎等等，为什么会有这种情况呢？
多项式模型的python实现 朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。...贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。...朴素贝叶斯为何需要特征条件独立 ? ? 朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性的假设。由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯法也由此得名。具体地，条件独立性假设是: ?...朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。 2....多项式模型的python实现 数据来自于李航书上的示例, S, M, L改为了 4, 5, 6 def get_multi_data(): x = np.array([ [1,
高度差异/宽度差异： 柱状图、条形图。 面积差异： 面积图、气泡图。 字号差异： 单词云图。 形状差异： 星状图。...2.条形图 条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？...2.茎叶图 茎叶图一般适合数据为整数的数据的可视化，就目前而言，我工作中用得比较少，简单讲下用法。 茎叶图的原理是，将一组数据按照数据位数进行比较，将数据中的高位数作为树茎，低位数作为树叶。...假设有如下一组数据： 3，7，9，14，15，16，25，26，29，36，41，43，45，46，49 数据范围 频数 0-9 3 10-19 3 20-29 3 30-39 1 40-49 5 对应的树茎和树叶可以表示为...： 树茎 树叶 0 379 1 456 2 569 3 6 4 13569 图形化表示为： ?
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