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  • python画概率分布图
    千次阅读
    2019-10-29 17:49:08
    import seaborn as sns
    
    sns.kdeplot(df, shade = True)

     

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    # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 21 10:07:55 2021 @author: Machi """ import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.read_csv('BSdata.csv') sns.distplot(df['身高'],kde = True, bins ...
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Thu Oct 21 10:07:55 2021
    
    @author: Machi
    """
    
    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']
    df = pd.read_csv('BSdata.csv')
    sns.distplot(df['身高'],kde = True, bins = 20,rug = True)
    

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  • Python绘制概率分布直方

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    Python绘制概率分布直方 文章目录Python绘制概率分布直方一、代码1、案例一2、案例二二、运行效果1、案例一2、案例二 一、代码 1、案例一 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X...

    Python绘制概率分布直方图

    一、代码

    1、案例一

    import random
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, 1000))[0]
    
    Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, 1000))[0]
    
    P = np.ones(1000)
    P[:600] = 0
    np.random.shuffle(P)
    # print(P)
    
    Z = X + Y * P
    
    plt.hist(Z, density=True, bins=150)
    plt.show()
    
    

    2、案例二

    import random
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    n = 1000
    # p = 0.4
    U = []
    
    for i in range(1000):
    
    
        X = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(1, n))[0]
    
        Y = np.random.normal(loc=10, scale=1.0, size=(1, n))[0]
    
        P = np.ones(n)
        P[:600] = 0
        np.random.shuffle(P)
    
        Z = X + Y * P
    
        a = 1 / pow(n * np.var(Z), 1/2)
    
        b = sum(Z) - n * np.mean(Z)
    
        u = a * b
    
        U.append(u)
    
    plt.hist(U, density=True, bins=60)
    plt.show()
    
    

    二、运行效果

    1、案例一

    在这里插入图片描述

    2、案例二

    在这里插入图片描述
    最后,感谢大家的阅读与支持,谢谢大家了啦。

    展开全文
  • 当我们想要弄清楚变量的统计特性时,往往想知道它是服从什么分布的,这时候就需要绘制概率分布直方python中我们可以使用seaborn库来进行绘制: Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有...

    当我们想要弄清楚变量的统计特性时,往往想知道它是服从什么分布的,这时候就需要绘制概率分布直方图

    在python中我们可以使用seaborn库来进行绘制:

    Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了高级界面。

    首先需要导入seaborn库:

    import seaborn as sns
    

    在seaborn中的distplot函数可以完成概率分布直方图和密度图的绘制

    seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False,
    fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None,
    color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None,
    label=None, ax=None)
    

    下面直接给出我绘制时用到的代码:

    import seaborn as sns
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.stats import norm
    from scipy.stats import laplace
    
    txt=[]
    data=[]
    path = r"E:\rtklib\rtklib-test1\stav.txt"
    
    #mpl.rc("figure", figsize=(9, 5))
    with open(path, "r") as f:
        txt.append(f.readlines())
    
    for i in range(len(txt[0])):
        data.append(float(txt[0][i].strip().split(',')[1]))
    
    sns.set_palette("hls")
    #sns.set_style("whitegrid")
    plt.figure(dpi=120)
    sns.set(style='dark')
    sns.set_style("dark", {"axes.facecolor": "#e9f3ea"})
    g = sns.distplot(data,
                     hist=True,
                     kde=True,  # 开启核密度曲线kernel density estimate (KDE)
                     kde_kws={'linestyle': '--', 'linewidth': '1', 'color': '#c72e29',
                              # 设置外框线属性
                              },
                     fit=norm,
                     color='#098154',
                     axlabel='Standardized Residual',  # 设置x轴标题
    
                     )
    
    plt.show()
    

    其中,distplot的参数中,kde表示是否绘制核密度曲线;fit是选择拟合的分布,来分析数据究竟是符合什么分布,seaborn中提供了很多分布,可以在这里找到,使用时如上我的代码中导入的那样就可以:连续分布类型
    最后的效果图如下:
    在这里插入图片描述
    绘制过程中没有加入太多修饰,如果想要好看一点,可以修改一些参数:
    其中一个有设置背景 的风格,主要有以下几种:

    sns.set_style("whitegrid")
    sns.set_style("dark")
    sns.set_style("darkgrid")
    sns.set_style("white")
    sns.set_style("ticks")
    
    展开全文
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