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  • tableau画概率密度、累计概率密度图
    千次阅读
    2021-02-21 13:48:59

    我们要看概率密度或者累计概率密度,参考:

    Tableau 快速表计算 显示百分比 / 累计走势

    Tableau累计求和指标时间趋势分析

    操作步骤如下:

    一:将某个数值字段放入维度,因为我们要看的是累计百分比,所以数值字段的具体值就变成了维度

    二:创建计算字段,

    累计百分比百分比
    RUNNING_SUM(COUNTD([团长id]))/WINDOW_SUM(COUNTD([团长id]))COUNTD([团长id])/WINDOW_SUM(COUNTD([团长id]))
    RUNNING_SUM(sum([记录数]))/WINDOW_SUM(sum([记录数]))sum([记录数])/WINDOW_SUM(sum([记录数]))

    三:按下图设置字段

     

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  • 图像梯度概率密度图

    2011-12-15 15:24:45
    用matlab画图像概率密度梯度,基于直方的方法,给大家做个参考吧,^-^
  • 概率密度图

    2021-02-07 16:29:19
    2、 概率密度图–kdeplot的应用 第一个参数:要绘制的图像数据 第二个参数:shade 是否填充颜色 # 获得数据 dataSet =pd.read_csv(r'F:\Pycharmworkspace\data\多分类问题\客户类别分类_多分类.csv

    1、 导入库

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    

    2、 概率密度图–kdeplot的应用

    第一个参数:要绘制的图像数据
    第二个参数:shade 是否填充颜色
    
    # 获得数据
    dataSet =pd.read_csv(r'F:\Pycharmworkspace\data\多分类问题\客户类别分类_多分类.csv',sep=',')
    # 获得类别种类
    label = np.unique(dataSet.iloc[:,-1])
    
    # 绘制图像
    for i in range(len(label)):
        data = dataSet.loc[dataSet.iloc[:,-1]==label[i],'age']
        data.reset_index(drop=True, inplace=True)
        sns.kdeplot(data
                   ,shade=True
    #                ,alpha=0.5
                   ,color=plt.cm.tab10(i)
                   ,linewidth=1
                   ,linestyle='-'
                   ,label=label[i]
                    )
    plt.xlabel('x轴')
    plt.ylabel('y轴')
    plt.title('年龄-客户概率密度');
    

    在这里插入图片描述

    3、 直方密度图–distplot的应用

    参数bins表示对传入的数据分成几组
    
    rdata = np.random.randn(100)
    sns.distplot(rdata
                ,bins=10  #分多少箱,默认8个
                ,hist=True  #显不显示柱状图
                ,kde=True  #显不显示密度图
                ,hist_kws={'histtype':'bar','alpha':0.4}  #柱状图属性,histtype取四种:bar:简单条形图,barstacked:堆积条形图,step:未填充的线图,stepfilled默认被填充的线图
                ,kde_kws={'color':'g','linestyle':'--','linewidth':1,'alpha':0.7} #密度曲线属性
                );
    

    在这里插入图片描述

    4、 多条数据

    rdata = np.random.randn(100,3)
    plt.figure(figsize=(8,4))
    for i in range(3):
        sns.distplot(rdata[:,i]
                ,bins=10  #分多少箱,默认8个
                ,hist=True  #显不显示柱状图
                ,kde=True  #显不显示密度图
                ,hist_kws={'color':plt.cm.tab10(i/3),'histtype':'bar','alpha':0.4}  #柱状图属性,histtype取四种:bar:简单条形图,barstacked:堆积条形图,step:未填充的线图,stepfilled默认被填充的线图
                ,kde_kws={'color':plt.cm.tab10(i/3),'linestyle':'--','linewidth':1,'alpha':0.9} #密度曲线属性
                ,label=i
                    )
    plt.legend();
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • R语言核密度图

    2021-01-07 14:01:49
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  • 使用matplotlib画直方图和概率密度图

    千次阅读 2020-10-07 16:49:07
    1. 直方图和概率密度图叠加 #python 画概率密度图 #-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns # 1)准备数据 lengths = [] with open("D:/length_analysis...

    害,折腾了我好久

    1. 直方图和概率密度图叠加

    #python 画概率密度图
    #-*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import seaborn as sns
    
    # 1)准备数据
    lengths = []
    with open("D:/length_analysis.tsv","r") as f:
        for l in f:
            if int(l.split('\t')[2])>80:
                continue
            lengths.append(int(l.split('\t')[2])//2)
    
    # 2)设置内置背景style
    plt.style.use('seaborn')
    # 添加网格显示
    plt.grid(linestyle="-", alpha=0.5,linewidth=1.5) 
    
    # 3)画图
    bins=[0,5,10,15,20,25,30,35,40]
    sns.distplot(lengths, bins,hist=True,kde=True,color='royalblue')
    
    # 4)调整
    # 修改x轴刻度显示
    plt.xticks(range(0, 45)[::5] ,fontsize=10)
    # 修改刻度值大小
    plt.tick_params(labelsize=13)
    # # 添加x, y轴描述信息
    # # plt.xlabel("")
    # # plt.ylabel("")
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    2. 折线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 2)设置内置背景style
    plt.style.use('seaborn')
    # 添加网格显示
    plt.grid(linestyle="-", alpha=0.5,linewidth=1.5) 
    
    #折线图
    x = [u'<=5',u'5<l<=10',u'10<l<=15',u'15<l<=20',u'20<l<=25',u'25<l<=30',u'30<l<=35',u'35<l']#点的横坐标
    k1 = [0.909090909, 0.853952395, 0.84803377, 0.834743006, 0.789830508, 0.773584906, 0.625, 0.285714286]#线1的纵坐标
    k2 = [0.909090909, 0.888627681, 0.872250611, 0.860767729, 0.850847458, 0.849056604, 0.583333333, 0.714285714]#线2的纵坐标
    k3 = [0.909090909, 0.889509257, 0.884692291, 0.869225764, 0.861016949, 0.849056604, 0.708333333, 0.571428571]
    for i in range(len(k1)):
        k1[i]*=100
        k2[i]*=100
        k3[i]*=100
    
    plt.plot(x,k3,'s-',color = 'red',label="Bert + MS-SAN")#o-:圆形
    plt.plot(x,k2,'o-',color = 'royalblue',label="MS-SAN")#o-:圆形
    plt.plot(x,k1,'*-',color = 'limegreen',label="Bert-base")#s-:方形
    
    
    plt.tick_params(labelsize=12)
    plt.xlabel("Avg_length(l)")#横坐标名字
    plt.ylabel("ACC(%)")#纵坐标名字
    plt.legend(loc = "best")#图例
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    补充:

    1. mark
    '.'       point marker
    ','       pixel marker
    'o'       circle marker
    'v'       triangle_down marker
    '^'       triangle_up marker
    '<'       triangle_left marker
    '>'       triangle_right marker
    '1'       tri_down marker
    '2'       tri_up marker
    '3'       tri_left marker
    '4'       tri_right marker
    's'       square marker
    'p'       pentagon marker
    '*'       star marker
    'h'       hexagon1 marker
    'H'       hexagon2 marker
    '+'       plus marker
    'x'       x marker
    'D'       diamond marker
    'd'       thin_diamond marker
    '|'       vline marker
    '_'       hline marker
    

    2, color

    **在这里插入图片描述**

    展开全文
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  • 概率密度直方与累积分布直方

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    • 在概率密度直方图中,取到任一bin中的一个样本的平均概率,等于该箱的高度(纵坐标y值) × 宽度(横坐标间距δx) ÷ 该箱中样本个数(n_samples),而不是等于纵坐标y值;即此时面积表示概率之和,而不是纵坐标y值表示单一样本概率;如图1、图2所示。
    • 在累积分布直方图中,取到任一bin中的一个样本的平均概率,等于(该箱的高度(纵坐标y值) -左侧箱的高度)/ 该箱中样本个数;即此时纵坐标y值表示概率,但为累计概率;如图3、图4所示。
    • 当箱的个数等于样本总数,即每个箱中只有一个样本时,取到任意一个样本的概率,在概率密度直方图中,等于该箱的高度 × 宽度;在累积分布直方图中,等于该箱的高度-左侧箱的高度。此时累积分布直方图趋近于累计分布函数(CDF),但概率密度直方图中各箱顶点的连线通常并不趋近于概率密度函数(PDF),因为在各个横坐标处,也就是样本的取值处,通常会存在离群的样本取值概率,也就是离群的纵坐标值;只有对该直方图取一定程度的平滑曲线,才趋近于概率密度函数;如图5、图6所示。

    图1 bins=4的概率密度直方图
    图1 bins=4的概率密度直方图
    在这里插入图片描述
    图2 bins=40的概率密度直方图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    图3 bins=4的累积分布直方图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    图4 bins=40的累积分布直方图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    图5 bins等于样本总数时的概率密度直方图
    bins等于样本总数时的概率密度直方图
    bins等于样本总数时的概率密度直方图
    图6 bins等于样本总数时的累积分布直方图
    bins等于样本总数时的累积分布直方图
    bins等于样本总数时的累积分布直方图

    • 下面是绘图的代码:
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.datasets import make_regression
    
    
    X, y_origin = make_regression(n_samples=10000, noise=100, random_state=0)  # create data
    y_scale = (y_origin + abs(y_origin.min())) / 200  # shift and shrink
    y_exp = np.expm1(y_scale)  # exp(x) - 1
    y_log = np.log1p(y_exp)  # log(1 + x)
    print(sum(y_scale - y_log < 1e-10) == len(y_origin))  # y_log is equal to y_scale
    
    n_samples = 2500  # each bin has n_samples, so there are len(y_origin) / n_samples bins.
    
    f, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2)
    ax0.hist(y_origin, bins=int(len(y_origin)/n_samples), density=True, cumulative=True)
    ax0.set_title('y_origin')
    ax1.hist(y_scale, bins=int(len(y_scale)/n_samples), density=True, cumulative=True)
    ax1.set_title('y_scale')
    f.suptitle("Synthetic data", y=0.06, x=0.53)
    f.tight_layout(rect=[0.05, 0.05, 0.95, 0.95])
    plt.show()
    
    f, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2)
    ax0.hist(y_exp, bins=int(len(y_exp)/n_samples), density=True, cumulative=True)
    # ax0.set_xlim([-100, 1700])
    ax0.set_title('y_exp')
    ax1.hist(y_log, bins=int(len(y_log)/n_samples), density=True, cumulative=True)
    ax1.set_title('y_log')
    f.suptitle("Synthetic data", y=0.06, x=0.53)
    f.tight_layout(rect=[0.05, 0.05, 0.95, 0.95])
    plt.show()
    
    展开全文
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密度图和概率密度的区别