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MATLAB怎么求解含exp函数的非线性多元方程组
2020-02-20 23:01:57MATLAB怎么求解非线性多元方程组 首先需要对所给的方程组进行表示 这里将方程组左侧存入函数F中,(保留右侧等式不存入)然后保存此文件 这个时候,再使用另外一个文件,对前一个保存的函数进行调用,此时就需要... -
箱线图多个y含组怎么画_SPSS统计作图教程:成组箱线图
2020-12-31 02:49:41成组箱线图利于研究者进行统计学分析(例如,两因素方差分析,两因素重复测量方差分析,两因素混合方差分析等)前了解在两个分类变量下连续变量的分布特征、检测异常值。 3、SPSS操作 3.1 成组箱线图 在主界面点击...作者:豆沙包;审稿:张耀文
1、问题与数据
某研究者想了解不同性别、受教育程度人群中幸福指数的分布特征。其中,受教育程度(Education)分为3类(高中及以下、大学本科和硕士研究生及以上),性别(Gender)分为2类(男性和女性)。
幸福指数(Index)采用问卷测量,得分在0-100之间分布,分数越高,幸福指数越强。部分数据如图1。对于该数据,如何绘图展示不同亚人群中幸福指数的分布特征呢?
图1 部分数据
2、对问题的分析
研究者想绘图展示不同受教育程度、性别人群中幸福指数的分布,可以使用成组箱线图。
成组箱线图利于研究者进行统计学分析(例如,两因素方差分析,两因素重复测量方差分析,两因素混合方差分析等)前了解在两个分类变量下连续变量的分布特征、检测异常值。
3、SPSS操作
3.1 成组箱线图
在主界面点击Graphs→Chart Builder,选择左下角的Choose from框中的Boxplot,如图2。
图2 Chart Builder
选择Boxplot后,其右侧显示3个选项,将第2个图拖拽至上方预览窗格中(如果鼠标悬停在该图上方会提示Clustered boxplot,即成组箱线图)。如图3。
图3 拖拽Clustered boxplot至预览窗口
将变量Index从Variables:框中拖至“Y-Axis?”框,变量Education拖至“X-Axis?”框,变量Gender拖入“Cluster on X:set color”框。如图4。
图4 将变量拖拽至Clustered boxplot
这里需要注意的是,尽管添加变量时预览窗格中图形发生变化,但它不能准确根据数据绘图,因此,不要质疑自己操作错误,最后会根据真实数据显示正确的成组箱线图。另外,两个分类变量可以互换位置。
3.2 改变坐标轴属性
如需改变Y轴属性,可在Edit Properties of. 框中选择“Y-Axis1(Box1)。如图5。
图5 改变Y轴属性
之后就可以改变坐标轴标签(Axis Label框)或改变坐标轴属性(Scale Range区域)。
绘制成组箱线图时,研究者可能需要更改连续变量(即Y轴上的因变量)的刻度属性,避免Y轴的起始值过大,不能准确反映数据特征。故可取消Scale Range区域Minimum选项的勾选,随后自定义数值(Custom)高亮且默认值为0。本例设置最小值为50。图6。
图6 改变Y轴属性:改变Minimum
如需改变X轴变量或者“Cluster on X: Set color”框内变量的属性,在Edit Properties框中选择“X-Axis1(Box1)”或“GroupColor(Box1),改变标签(Legend Label框),改变分类的排序(Categories框中:Sort by、Direction或Order框中上下箭头进行调整)。本例以改变X轴属性为例,如图7。
图7 改变“Cluster on X: Set color”框属性
所有设定完成后,点击OK。
4、作图结果
图8 是最终生成的成组箱线图。
图8 成组箱线图
想要原始数据练习的小伙伴,可以到医咖会官网进行下载!医咖会 - 临床研究设计和医学统计交流平台www.mediecogroup.com
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箱线图多个y含组怎么画_干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?
2021-01-05 18:52:41↑↑↑点击上方蓝字,关注极客猴如果你喜欢极客猴,可以把我置顶或星标~题图:from Pexels数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,可以帮助我们更好的给他人解释现象,做到一...↑↑↑ 点击上方蓝字,关注极客猴如果你喜欢极客猴,可以把我置顶或星标~题图:from Pexels
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,可以帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。
常见的数据可视化库有:matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易。
seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。
pyecharts 上面的两个库都是静态的可视化库,而pyecharts有很好的web兼容性,可以做到可视化的动态效果。
数据采集:如何批量采集网页表格数据?
数据读取:pd.read_csv/pd.read_excel
数据清洗(预处理):理解pandas中的apply和map的作用和异同
可视化,兼容matplotlib语法(今天重点)
已经安装好,现在我们导入这几个要用到的库。使用的是伦敦天气数据,一开始我们只有12个月的小数据作为例子!pip3 install numpy
!pip3 install pandas
!pip3 install matplotlib
#jupyter notebook中需要加这行代码
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
#读取天气数据
df = pd.read_csv('data/london2018.csv')
df
plot最简单的图选择Month作为横坐标,Tmax作为纵坐标,绘图。大家注意下面两种写法
#写法1
df.plot(x='Month', y='Tmax')
plt.show()
横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month
纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax
df.plot(x='Month', y='Tmax')
df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line')
df.plot.line(x='Month', y='Tmax')
df.plot.line(x='Month', y='Tmax')
plt.show()
#grid绘制格线
df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True)
plt.show()
多个y值上面的折线图中只有一条线, 如何将多个y绘制到一个图中,比如Tmax, Tmin。
df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin'])
plt.show()
条形图
df.plot(x='Month',
y='Rain',
kind='bar')
#同样还可以这样画
#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')
plt.show()
水平条形图
bar环卫barh,就可以将条形图变为水平条形图
df.plot(x='Month',
y='Rain',
kind='barh')
#同样还可以这样画
#df.plot.bar(x='Month', y='Rain')
plt.show()
多个变量的条形图
df.plot(kind='bar',
x = 'Month',
y=['Tmax', 'Tmin'])
plt.show()
散点图
df.plot(kind='scatter',
x = 'Month',
y = 'Sun')
plt.show()
饼形图
df.plot(kind='pie', y='Sun')
plt.show()
上图绘制有两个小问题:
legend图例不应该显示
月份的显示用数字不太正规
df.index = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']
df.plot(kind='pie', y = 'Sun', legend=False)
plt.show()
更多数据一开头的数据只有12条记录(12个月)的数据,现在我们用更大的伦敦天气数据
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('data/londonweather.csv')
df2.head()
上面一共有748条记录, 即62年的记录。箱型图df2.Rain.describe()
count 748.000000
mean 50.408957
std 29.721493
min 0.300000
25% 27.800000
50% 46.100000
75% 68.800000
max 174.800000
Name: Rain, dtype: float64
df2.plot.box(y='Rain')
#df2.plot(y='Rain', kind='box')
plt.show()
直方图
df2.plot(y='Rain', kind='hist')
#df2.plot.hist(y='Rain')
plt.show()
纵坐标的刻度可以通过bins设置
df2.plot(y='Rain', kind='hist', bins=[0,25,50,75,100,125,150,175, 200])
#df2.plot.hist(y='Rain')
plt.show()
多图并存
df.plot(kind='line',
y=['Tmax', 'Tmin', 'Rain', 'Sun'], #4个变量可视化
subplots=True, #多子图并存
layout=(2, 2), #子图排列2行2列
figsize=(20, 10)) #图布的尺寸
plt.show()
df.plot(kind='bar',
y=['Tmax', 'Tmin', 'Rain', 'Sun'], #4个变量可视化
subplots=True, #多子图并存
layout=(2, 2), #子图排列2行2列
figsize=(20, 10)) #图布的尺寸
plt.show()
加标题给可视化起个标题
df.plot(kind='bar',
y=['Tmax', 'Tmin'], #2个变量可视化
subplots=True, #多子图并存
layout=(1, 2), #子图排列1行2列
figsize=(20, 5),#图布的尺寸
title='The Weather of London') #标题
plt.show()
保存结果可视化的结果可以存储为图片文件
df.plot(kind='pie', y='Rain', legend=False, figsize=(10, 5), title='Pie of Weather in London')
plt.savefig('img/pie.png')
plt.show()
df.plot更多参数df.plot(x, y, kind, figsize, title, grid, legend, style)
x 只有dataframe对象时,x可用。横坐标
y 同上,纵坐标变量
kind 可视化图的种类,如line,hist, bar, barh, pie, kde, scatter
figsize 画布尺寸
title 标题
grid 是否显示格子线条
legend 是否显示图例
style 图的风格
import pandas as pd
help(pd.DataFrame.plot)
End.来源:大邓和他的Python
[完]▼ 往期精彩回顾 ▼1、全网首秀,我用动画展现Pycharm十大实用技巧
2、Python 最强编辑器详细使用指南!
3、Git使用教程:最详细、最傻瓜、最浅显、真正手把手教!
4、微软官方上线了Python教程,7个章节就把Python说通了!
不日进,则日退
你点的每个赞,我都认真当成了喜欢
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箱线图多个y含组怎么画_箱线图的N种画法
2020-12-22 10:07:35图中标示了箱线图中每条线和点表示的含义,其中应用到了分位数的概念 线的主要包含五个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他的上边缘(Maximum),上四分位数(Q3),中位数(Median),下四分位数(Q1),下边缘...图中标示了箱线图中每条线和点表示的含义,其中应用到了分位数的概念 线的主要包含五个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他的上边缘(Maximum),上四分位数(Q3),中位数(Median),下四分位数(Q1),下边缘(Minimum) 不在上边缘与下边缘的范围内的为异常值,用点表示。
数据准备
data
Repeat = rep(paste("Repeat", 1:3, sep = "_"), 100),
Condition = rep(c("Control", "Test"), 150))
> head(data)
Value Repeat Condition
1 -1.1395507 Repeat_1 Control
2 0.7319707 Repeat_2 Test
3 -0.2219461 Repeat_3 Control
4 -1.1454664 Repeat_1 Test
5 1.0740937 Repeat_2 Control
6 0.3741845 Repeat_3 Test
boxplot函数(R自带)
最方便的方法就是用boxplot函数,不需要依赖任何包
boxplot(data$Value, ylab="Value")
根据不同的条件,加上颜色
boxplot(Value ~ Condition, data=data, ylab="Value", col=c("darkred", "darkgreen"))
boxplot(Value ~ Condition * Repeat, data=data, ylab="Value", col="darkgreen")
多个分组(condition和repeat)的箱线图
boxplot(Value ~ Condition + Repeat, data=data, ylab="Value", col="darkgreen")
ggplot2
使用ggplot2来画箱线图是现在常用的方法
library(tidyverse)
# 定义一种主题,方便后面重复使用
theme_boxplot
axis.line=element_line(colour="black",size=0.25),
axis.title=element_text(size=13,face="plain",color="black"),
axis.text = element_text(size=12,face="plain",color="black"),
legend.position="none"
# ggplot2画图
ggplot(data, aes(Condition, Value)) +
geom_boxplot(aes(fill = Condition), notch = FALSE) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
theme_classic() + theme_boxplot
添加抖动散点
ggplot(data, aes(Condition, Value)) +
geom_boxplot(aes(fill = Condition), notch = FALSE) +
geom_jitter(binaxis = "y", position = position_jitter(0.2), stackdir = "center", dotsize = 0.4) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
theme_classic() + theme_boxplot
带凹槽(notched)的箱线图,中位数的置信区用凹槽表示
ggplot(data, aes(Condition, Value)) +
geom_boxplot(aes(fill = Condition), notch = TRUE, varwidth = TRUE) +
geom_jitter(binaxis = "y", position = position_jitter(0.2), stackdir = "center", dotsize = 0.4) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
theme_classic() + theme_boxplot
比较流行的小提琴图,内嵌箱线图和扰动散点
ggplot(data, aes(Condition, Value)) +
geom_violin(aes(fill = Condition), trim = FALSE) +
geom_boxplot(width = 0.2) +
geom_jitter(binaxis = "y", position = position_jitter(0.2), stackdir = "center", dotsize = 0.4) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
theme_classic() + theme_boxplot
云雨图,它是密度分布图、箱线图、散点图的集合,完美的展示了所有数据信息
library(grid)
# GeomFlatViolin函数的定义见https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R
ggplot(data, aes(Condition, Value, fill=Condition)) +
geom_flat_violin(aes(fill = Condition), position = position_nudge(x=.25), color="black") +
geom_jitter(aes(color = Condition), width=0.1) +
geom_boxplot(width=.1, position=position_nudge(x=0.25), fill="white",size=0.5) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
coord_flip() + theme_bw() + theme_boxplot
分组画箱线图
根据不同的Condition和Repeat对数据分组画图
ggplot(data, aes(Repeat, Value)) +
geom_boxplot(aes(fill = Condition), notch = FALSE, size = 0.4) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
guides(fill=guide_legend(title="Repeat")) +
theme_bw()
同样的,我们可以对箱线图添加抖动点,但是分组之后,并不能直接添加抖动点,需要增加两列信息来辅助画抖动点
# 增加dist_cat和scat_adj ,用于画抖动点
data % mutate(dist_cat = as.numeric(Repeat),
scat_adj = ifelse(Condition == "Control", -0.2, 0.2))
# 增加之后的数据如下
> head(data)
Value Repeat Condition dist_cat scat_adj
1 -1.1395507 Repeat_1 Control 1 -0.2
2 0.7319707 Repeat_2 Test 2 0.2
3 -0.2219461 Repeat_3 Control 3 -0.2
4 -1.1454664 Repeat_1 Test 1 0.2
5 1.0740937 Repeat_2 Control 2 -0.2
6 0.3741845 Repeat_3 Test 3 0.2
ggplot(data, aes(Repeat, Value)) +
geom_boxplot(aes(fill = Condition), notch = FALSE, size = 0.4) +
geom_jitter(aes(scat_adj+dist_cat, Value, fill = factor(Condition)),
position=position_jitter(width=0.1,height=0),
alpha=1,
shape=21, size = 1.2) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
guides(fill=guide_legend(title="Condition ")) +
theme_bw()
小提琴图本来是由两个左右对称的密度估计曲线构成,那么对数据分组之后,我们可以只保留两个小提琴图的各一半,这样更能直接的观察出两组之间的差异!
# ggplot2并未提供这样的功能,这里定义了geom_split_violin函数来实现
# geom_split_violin 的定义见 https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R
ggplot(data, aes(x = Repeat, y = Value, fill=Condition)) +
geom_split_violin(draw_quantiles = 0.5, trim = FALSE) +
geom_jitter(aes(scat_adj+dist_cat, Value, fill = factor(Condition)),
position=position_jitter(width=0.1,height=0),
alpha=1,
shape=21, size = 1.2) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
guides(fill=guide_legend(title="Condition ")) +
theme_bw()
ggpubr (带显著性的箱线图)
生成数据
# 均值为3,标准差为1的正态分布
c1
# Johnson分布的偏斜度2.2和峰度13
c2
# Johnson分布的偏斜度0和峰度20
c3
data
Conditon = rep(c("C_1", "C_2", "C_3"), each = 100),
Value = c(c1, c2, c3)
)
#数据如下
> head(data)
Conditon Value
1 C_1 2.679169
2 C_1 1.699026
3 C_1 5.459568
4 C_1 3.778365
5 C_1 3.689881
6 C_1 1.295534
ggpubr的功能多样,这里只举箱线图的例子
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)
# 定义需要两两比较的组
compaired
c("C_2", "C_3"),
c("C_1", "C_3"))
palette
# wilcox.test
ggboxplot(data, x = "Conditon", y = "Value",
fill = "Conditon", palette = palette,
add = "jitter", size=0.5) +
stat_compare_means(comparisons = compaired, method = "wilcox.test") + # 添加每两组变量的显著性
theme_classic() + theme_boxplot
使用ggplot2的语法添加显著性检验,将wilcox.test 换成t.test
# t.test
ggplot(data, aes(Conditon, Value))+
geom_boxplot(aes(fill = Conditon), notch = FALSE, outlier.alpha = 1) +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
geom_signif(comparisons = compaired,
step_increase = 0.1,
map_signif_level = F,
test = t.test) +
theme_classic() + theme_boxplot
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