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  • python概率密度图
    2021-12-04 09:32:29
    for i in sorted(list(set(df['yearmonth']))):
        df_sort = df[df['yearmonth'] == i].groupby('cust_id')['y','pred'].sum().sort_values('y',ascending = False)        
        df_sort['yearmonth'] = i
        df_sort['y_cum'] = np.cumsum(df_sort['y'])
        df_sort['y_cum_rate'] = df_sort['y_cum']/max(df_1_clear_sort['y_cum'])
        df_sort['index'] = list(range(1,df_sort.shape[0]+1))
        df_sort['index_cum_rate'] = [i/df_sort.shape[0] for i in list(range(1,df_sort.shape[0]+1))]
        print(df_sort[['yearmonth','index','y_cum_rate','pred']].head(5))
        
        plt.figure(figsize=(4,4))
        plt.plot(list(df_sort['index_cum_rate']),list(df_sort['y_cum_rate']))
        plt.title(i,fontsize=24)
        plt.xlabel('index_cum_rate',fontsize=14)
        plt.ylabel('y_cum_rate',fontsize=14)
        plt.grid(True)
        plt.show()

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  • Python中的三维概率密度图

    千次阅读 2020-12-06 07:05:06
    我有一个二维,用的是一组“电压值”和它的概率。 在中,红色图形对应一个脉冲长度,绿色图形对应另一个脉冲长度。我用堆栈溢出(Plot normal distribution in 3D)中的一个多元正态分布示例,以同样的方式绘制...

    我正在研究一个由“脉冲长度”值和对应于每个脉冲长度的5或6个“电压值”组成的数据集。第一个值是脉冲长度,后面是电压。找到下表。在

    15-56伏-47伏-53伏-50伏-50伏

    16-49伏-46伏-52伏-47伏-50伏

    47伏-50伏-50伏

    18-50伏-51伏-48伏-48伏-45伏

    19-49伏-51伏-45伏-47伏-52伏

    20-45伏-47伏-50伏-47伏-54伏

    21-46伏-52伏-52伏-49伏-54伏

    22-53伏-51伏-53伏-56伏-52伏

    23-52伏-45伏-51伏-56伏-53伏

    24-51伏-52伏-54伏-58伏-52伏

    25-56伏-53伏-57伏-55伏-53伏

    26-53伏-52伏-55伏-52伏

    27-54伏-49伏-56伏-54伏

    28-52伏-52伏-57伏-56伏-53伏

    29-63伏-60伏-54伏-58伏-61伏

    30-59伏-70伏-61伏

    X轴和Y轴是脉冲长度和电压,Z轴是它的概率分布。我有一个二维图,用的是一组“电压值”和它的概率。

    在图中,红色图形对应一个脉冲长度,绿色图形对应另一个脉冲长度。我用堆栈溢出(Plot normal distribution in 3D)中的一个多元正态分布示例,以同样的方式绘制3D图。由于我对3D绘图经验不足,我无法在同一个曲面上用不同的Y轴“脉冲长度”值绘制多个曲面图。我尝试的代码如下所示。在import numpy as np

    import matplotlib

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.mlab import bivariate_normal

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    #Parameters to set

    mu_x = -48.8

    sigma_x = np.sqrt(6.5)

    mu_y = 0

    sigma_y = np.sqrt(16)

    #Create grid and multivariate normal

    x = range(-100,0)

    y = range(15,30)

    X, Y = np.meshgrid(x,y)

    Z = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x,mu_y)

    #Make a 3D plot

    fig = plt.figure()

    ax = fig.gca(projection='3d')

    ax.plot_surface(X, Y, Z,cmap='Reds',linewidth=0, antialiased=True,

    zorder = 0.5)

    ax.set_xlabel('Voltage')

    ax.set_ylabel('Pulse Length')

    ax.set_zlabel('Normal Distribution')

    plt.show()

    如果有人能帮我做同样的多脉冲长度,我会非常感激。

    谢谢您。在

    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图 ...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, his.

    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
  • python-seaborn绘图-概率密度曲线

    千次阅读 2021-11-11 22:30:09
    kde(核密度估计)是对未知分布的估计,所以可能有超出去值范围的估计(比如下我定义的有效范围是0-180,但kde在<0和>180时仍然有曲线)。只要看自己想要的范围就好了,它在上面的拟合是可以的。 当然,也...

    安装:直接pip

    kde(核密度估计)是对未知分布的估计,所以可能有超出去值范围的估计(比如下图我定义的有效范围是0-180,但kde在<0和>180时仍然有曲线)。只要看自己想要的范围就好了,它在上面的拟合是可以的。

    当然,也可以在distplot中用不同曲线拟合。

    import seaborn as sns
    from scipy import stats
    
    # 绘制概率分布条形图,此时kde默认为true
    sns.distplot(data, rug=False, hist=True)
    # 也可以这样画kde
    sns.kdeplot(data, shade=False)
    # hist=False表示不要bar
    # 这里用gamma分布拟合
    sns.distplot(data, hist=False, kde=False, fit=stats.gamma)
    

    原始图像

    kde曲线
    gamma分布拟合

    展开全文
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