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  • R语言绘制 核密度图

    2021-12-17 12:17:54
    密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法(不叠加到另一幅图 上方)为: plot(density(x)) 其中的x是一数值型向量。由于plot()函数会创建一幅新的图形,所以要向一幅已经存在的图 ...

    核密度估计是用于估计随机变
    量概率密度函数的一种非参数方法。虽然其数学细节已经超出了本书的范畴,但从总体上讲,核
    密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法(不叠加到另一幅图
    上方)为:
    plot(density(x))
    其中的x是一个数值型向量。由于plot()函数会创建一幅新的图形,所以要向一幅已经存在的图
    形上叠加一条密度曲线,可以使用lines()函数

    par(mfrow=c(2,1)) 
     d <- density(mtcars$mpg) 
     plot(d) 
     d <- density(mtcars$mpg)
     plot(d, main="Kernel Density of Miles Per Gallon")
     polygon(d, col="red", border="blue")
     rug(mtcars$mpg, col="brown")
    


    polygon()函数根据顶点的x和y坐标(本例中由density()函数提供)绘制了多边形。
    核密度图可用于比较组间差异。可能是由于普遍缺乏方便好用的软件,这种方法其实完全没
    有被充分利用。幸运的是,sm包漂亮地填补了这一缺口。
    使用sm包中的sm.density.compare()函数可向图形叠加两组或更多的核密度图。使用格
    式为:
    sm.density.compare(x, factor)
    其中的x是一个数值型向量,factor是一个分组变量。请在第一次使用sm包之前安装它。代码清
    单6-8中提供了一个示例,它比较了拥有4个、6个或8个汽缸车型的每加仑汽油行驶英里数

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  • 与直方图或密度图相比,它的优点是可以直接直观地观察每个观察结果,这意味着不需要调整分箱或平滑参数,还有助于直接比较多个分布。它的语法为: ecdfplot(data=None,*, x=None, y=None, hue=None, weights=None,...

    累积分布图ecdfplot,表示低于数据集中每个唯一值的观测值的比例或计数。与直方图或密度图相比,它的优点是可以直接直观地观察每个观察结果,这意味着不需要调整分箱或平滑参数,还有助于直接比较多个分布。它的语法为:​​​​​​​

    ecdfplot(data=None,*, x=None, y=None, hue=None, weights=None, 
             stat="proportion", complementary=False, palette=None, 
             hue_order=None, hue_norm=None, log_scale=None, 
             legend=True, ax=None, **kwargs)
    

    complementary:bool,默认为False。如果为True,绘制经验互补CDF(1-CDF)。

    程序清单:ecdfplot.py

    import seaborn as sns
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 指定画布,大小为900*500
    fig, axes = plt.subp
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  • 如你所见,核密度图的叠加不失为一种在某个结果变量上跨组比较观测的强大方法。你可以 看到不同组所含值的分布形状,以及不同组之间的重叠程度。(这段话的寓意是,我的下一辆车 将是四缸的——或是一辆电动的。)
    library(sm) 
    attach(mtcars) 
    cyl.f <- factor(cyl, levels= c(4,6,8), 
     labels = c("4 cylinder", "6 cylinder",
     "8 cylinder")) 
    sm.density.compare(mpg, cyl, xlab="Miles Per Gallon") 
    title(main="MPG Distribution by Car Cylinders") 
    colfill<-c(2:(1+length(levels(cyl.f)))) 
    legend(locator(1), levels(cyl.f), fill=colfill)
    detach(mtcars)
    

    首先载入sm包,并绑定数据框mtcars。在数据框mtcars➊中,变量cyl是一个以4、6或8
    编码的数值型变量。为了向图形提供值的标签,这里cyl转换为名为cyl.f的因子。函数
    sm.density.compare()创建了图形➋,一条title()语句添加了主标题。
    最后,添加一个图例以增加可解释性➌。(图例已在第3章介绍。)首先创建的是一个颜色向
    量,这里的colfill值为c(2, 3, 4)。然后通过legend()函数向图形上添加一个图例。第一
    个参数值locator(1)表示用鼠标点击想让图例出现的位置来交互式地放置这个图例。第二个参
    数值则是由标签组成的字符向量。第三个参数值使用向量colfill为cyl.f的每一个水平指定了一
    种颜色。结果如图所示。
    如你所见,核密度图的叠加不失为一种在某个结果变量上跨组比较观测的强大方法。你可以
    看到不同组所含值的分布形状,以及不同组之间的重叠程度。(这段话的寓意是,我的下一辆车
    将是四缸的——或是一辆电动的。)

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  • kdeplot支持单变量和双变量核密度估计,效果和displot(hist=False)一致,但它拥有更的自定义设置,语法为: kdeplot(x=None, *, y=None, shade=None, vertical=False, kernel=None, bw=None, gridsize=200, ...

    核密度估计图kdeplot,是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,它可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。kdeplot支持单变量和双变量的核密度估计,效果和displot(hist=False)一致,但它拥有更多的自定义设置,语法为:​​​​​​​

    kdeplot(x=None, *, y=None, shade=None,  vertical=False,  
            kernel=None, bw=None, gridsize=200, cut=3, clip=None, 
            legend=True, cumulative=False, shade_lowest=None,      
            cbar=False, cbar_ax=None, cbar_kws=None, ax=None,
            weights=None, hue=None, palette=None, hue_order=None, 
            hue_norm=None, multiple="layer", common_norm=True, 
            common_grid=False, levels=10, thresh=.05, bw_method="scott", 
            bw_adjust=1, log_scale=None, color=None, fill=None,
            data=None, data2=None, **kwargs)
    </
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空空如也

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多个变量核密度图