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  • python画数据分布图
    2020-11-20 19:48:11

    如何用python画出直方图的包络线

    拟合直方图与Python问题,怎么解决小编们,不需要去羡慕别人所拥有的幸福。你以为你没有的,可能在来的路上;你以为她拥有的,可能在去的途中。

    用代码解决: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d import scipy.stats as st sim = st.gamma(1,loc=0,scale=0.8) # Simulated obs = st.gamma(2,loc=0,scale=0.7) # Observed x = np.l总有一天,小编们都会明白,人首先要爱的永远都是自己。

    直方图知道每组频数如何用python画出直方图

    怎么用python画数据分布直方图爱情是两情相悦的手牵手,是相濡以沫的亲亲小编小编,是真情的心有灵犀,是相伴一生的终身伴侣,是一根红线系着小编和你的情丝相聚,让爱相伴,让爱厮守,让真情常在。

    如何用python画直方图

    python用matplotlib画直方图如何设置每个柱的间隔?心,在苦涩,在无奈,却没得选择,逝去的温柔,随风在手间飘过。

    python使用hist画频率直方图时,怎样修改填充图小编以为想哭的时候只要努力笑眼泪就不会往下掉。

    使用python画频率直方图时,小编用的是hist函数直接可以画出来,但只有颜色区别,用hatch=['o','\\','/']改填充形状时,显示hatch不能hash,那么怎样改填充形状,在线老子喜欢你的时候你吃屎小编都觉得你可爱,老子不喜欢你的时候你吃饭小编都觉得你在吃

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    一、kdeplot

    核密度估计用来估计未知的密度函数,是非参数检验之一。直观上来看是平滑后的直方图。核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识,对数据分布不附加任何假定,是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法,因而,在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。

    函数:seaborn.kdeplot

    常用参数:

    dataarray,用于绘制核密度图的数据
    data2array,如果传入数据,将估计双变量核密度。
    vertical

    bool,指定y轴还是x轴为密度。

    kernal“gau”“cos”“biw”“epa”“ri”“triw”,选择核函数。双变量只能使用“gau”高斯核密度
    shadebool,是否在kde曲线下着色。
    gridsizeint,网格中离散点个数,默认为100.
    cumulativebool,是否绘制累积分布,默认为False
    cbarbool,是否添加颜色棒,默认为False。
    iris=sns.load_dataset('iris')
    iris.head()
    >
    
    sepal_lengthsepal_width	petal_length	petal_width	species
    0	5.1	       3.5	        1.4	            0.2	    setosa
    1	4.9	       3.0	        1.4	            0.2    	setosa
    2	4.7	       3.2	        1.3	            0.2    	setosa
    3	4.6	       3.1	        1.5	            0.2    	setosa
    4	5.0	       3.6	        1.4	            0.2    	setosa
    
    fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(8,4))
    #绘制单变量核密度图
    sns.kdeplot(iris['petal_length'],ax=axes[0],shade=True,color='y')
    #绘制双变量核密度图
    sns.kdeplot(iris['sepal_length'],iris['sepal_width'],ax=axes[1],shade=False,cbar=True)

     绘制两个阴影的双变量密度图:

    setosa=iris.loc[iris.species=='setosa']
    virginica=iris.loc[iris.species=='virginica']
    sns.kdeplot(setosa.sepal_width,setosa.sepal_length,cmap='Reds',shade=True)
    sns.kdeplot(virginica.sepal_width,virginica.sepal_length,cmap="Blues",shade=True)

    二、rugplot

    rugplot函数用来绘制地毯图,地毯图可以认为是数据刻度,用来辅助显示数据的分布特点。

    函数:seaborn.rugplot

    常用参数:

    aarray,表示添加刻度的数据。
    heightfloat,刻度的高度,默认为0.05.
    axis接收x或y,指定添加刻度的轴。
    ax接收绘图对象,选择在哪个图中绘制刻度。
    tips=sns.load_dataset('tips')
    sns.rugplot(tips.total_bill,height=0.08)

    在核密度图上添加地毯图:

    sns.kdeplot(tips.total_bill)
    sns.rugplot(tips.total_bill,height=0.08)

     

    三、distplot 

    是hist函数的升级版,它集合了hist函数和kdeplot函数的功能,添加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库拟合参数分布的新用途。

    函数:seaborn.distplot

    常用参数:

    a接收series,list,array,表示观察数据,如果是具有name属性的series对象,则该名称将用于标记数据轴。
    binint,表示长方形数目,默认为“auto”
    histbool,是否绘制直方图。默认为True
    kdebool,是否绘制高斯核密度估计,默认为False
    rugbool,是否添加地毯刻度,默认为False
    fit接收随机变量对象,用来拟合分布。
    color表示除了拟合曲线外的所有内容的颜色。
    {hist,kde,rug,fit}_kws接受字典,表示底层绘图函数的关键字参数。
    import pandas as pd
    from scipy.stats import norm
    import numpy as np
    np.random.seed(1)
    x=np.random.normal(size=100)
    pic=plt.figure(figsize=(8,8))
    data=pd.Series(x,name='data')#添加name属性
    #使用默认参数绘图
    pic.add_subplot(2,2,1)
    sns.distplot(data)
    #去除直方图,添加地毯图
    pic.add_subplot(2,2,2)
    sns.distplot(x,hist=False,rug=True)
    #正态拟合参数分布,改变整体颜色
    pic.add_subplot(2,2,3)
    sns.distplot(x,fit=norm,kde=False,color='y')
    #修改底层绘图函数参数
    pic.add_subplot(2,2,4)
    sns.distplot(x,rug=True,rug_kws={'color':"r"},kde_kws={'color':'k','lw':2,'label':'kde',"color":'b'},hist_kws={'histtype':'step','linewidth':2,'alpha':1,'color':'y'})

     

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  • 分布数据可视化 - 分布图 boxplot() / violinplot() / lvplot() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #设置风格、尺度 sns.set_...

    分布数据可视化 - 分布图

    boxplot() / violinplot() / lvplot()

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn  as sns
    %matplotlib inline
    
    
    #设置风格、尺度
    sns.set_style("whitegrid") 
    sns.set_context("paper")
    
    #屏蔽警告
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    

    1.箱型图:boxplot()

    # 加载数据
    tips = sns.load_dataset('tips')
    
    
    # 绘制箱型图
    sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, 
                linewidth=2, #线宽
                width=0.8, # 箱之间的间隔比例
                fliersize=3, # 异常点大小
                palette='hls', # 设置调色板
                whis=1.5,  # 设置IQR
                notch=False,  # 设置是否以中值做凹槽
                order=['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']  # 筛选类别
               )
    
    
    # 可以添加散点图
    sns.swarmplot(x='day', y='total_bill', data=tips, color='k', size=3, alpha=0.8)
    

    在这里插入图片描述
    通过hue参数再分类

    # 绘制箱型图
    sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, hue='smoker', palette='Reds')
    
    
    # 可以添加散点图
    sns.swarmplot(x='day', y='total_bill', data=tips, color='k', size=3, alpha=0.8)
    
    

    小提琴图:violinplot()

    # 用法和boxplit类似
    sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=tips,
                   linewidth=2,  # 线宽
                   width=0.8,  # 箱之间的间隔比例
                   palette='hls',  # 设置调色板
                   order=['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun'],  # 筛选类别
                   scale='area',  # 测度小提琴的宽度:area-面积相同,count-按照样本数量决定宽度,width-宽度一样
                   gridsize=50,  # 设置小提琴边线的平滑度,越高越平滑,一般可以不设置
                   inner='box',  # 设置内部显示类型 -> box,  quartile,  point,  stick,  None
                   # bw=0.8   # 控制拟合程度,一般可以不设置        
                  )
    

    小提琴图
    通过hue参数再分类

    sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=tips, hue='smoker', palette='muted', split=True, # 设置是否拆分小提琴图
                  inner='quartile')
    

    在这里插入图片描述
    结合散点图

    sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=tips,  palette='hls',inner=None)
    # 插入散点图
    sns.swarmplot(x='day', y='total_bill', data=tips,color='w', alpha=0.5 )
    

    在这里插入图片描述

    LV图表:lvplot()

    # 绘制LV图
    sns.lvplot(x='day', y='total_bill', data=tips, palette='mako',
               width=0.8,
               linewidth=12,
               scale='area',  # 设置框的大小 -> linear、exonential、area
               k_depth='proportion'  # 设置框的数量 -> proportion、tukey、trustworthy
               )
    
    # 可以添加散点图
    sns.swarmplot(x='day', y='total_bill', data=tips, color='k', size=3, alpha=0.8)
    

    在这里插入图片描述

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  • Python绘制正态分布图及求分位数

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    Python绘制正态分布图,求分位数

    1.绘制正态分布图

    在这里插入图片描述

    # ====================python绘制标准正态分布曲线====================
    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    def gd(x, mu=0, sigma=1):
        """根据公式,由自变量x计算因变量的值
    
        Argument:
            x: array
                输入数据(自变量)
            mu: float
                均值
            sigma: float
                方差
        """
        left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
        right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
        return left * right
    
    
    if __name__ == '__main__':
        #  自变量
        x = np.arange(-4, 5, 0.1)
        #  因变量(不同均值或方差)
        y_1 = gd(x, 0, 0.2)
        y_2 = gd(x, 0, 1.0)
        y_3 = gd(x, 0, 5.0)
        y_4 = gd(x, -2, 0.5)
    
        #  绘图
        plt.plot(x, y_1, color='green')
        plt.plot(x, y_2, color='blue')
        plt.plot(x, y_3, color='yellow')
        plt.plot(x, y_4, color='red')
        #  设置坐标系
        plt.xlim(-5.0, 5.0)
        plt.ylim(-0.2, 1)
    
        ax = plt.gca()
        ax.spines['right'].set_color('none')
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
        plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
        plt.show()
    

    2. 基于正态分布求分位数

    例子:计算均值为0,标准差为2的正态分布的累积分布为0.1,0.2,0.8,0.9的分位数对应的x分别为多少

    from scipy.stats import norm
    
    ppf_list = norm.ppf(q=[0.1, 0.2, 0.8, 0.9], loc=0, scale=2)
    print(ppf_list)
    

    输出

    [-2.56310313 -1.68324247 1.68324247 2.56310313]

    3.σ置信区间填充颜色

    在这里插入图片描述

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    ##制造1000个随机数据
    x = np.linspace(60,260,1000)
    cigema = 20
    miu = 172
    #绘制σ=20,μ=172的正态分布
    fx = 1 / (cigema * (2 * np.pi)**0.5) * np.exp(-(x - miu)**2 / (2 * cigema**2))
    plt.plot(x,fx,color='dodgerblue')
    #取μ ~ 1σ的区间
    fanwei = x[(x>miu) & (x<miu+cigema)]
    #该范围对应的fx
    fx2 = 1 / (cigema * (2 * np.pi)**0.5) * np.exp(-(fanwei - miu)**2 / (2 * cigema**2))
    #该范围内的曲线与x轴之间的颜色填充
    y = np.zeros(fanwei.size)
    plt.fill_between(fanwei,fx2,y,fx2 > y,alpha=0.6,color='dodgerblue')
    plt.show()
    

    参考链接
    [1] Python绘制正态分布曲线 2022.6
    [2] 正态分布置信区间填充颜色 2019.4
    [3] python求正态分布的分位数 2021.7

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