Matplotlib学习---用seaborn画直方图,核密度图(histogram, kdeplot)
由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果。因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征。具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499。
还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图。
准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
fig,ax=plt.subplots()
用seaborn画核密度图: sns.kdeplot(x,shade=True)
让我们在用matplotlib画好的直方图的基础上画核密度图:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
fig,ax=plt.subplots() np.random.seed(4) #设置随机数种子
Gaussian=np.random.normal(0,1,1000) #创建一组平均数为0,标准差为1,总个数为1000的符合标准正态分布的数据
ax.hist(Gaussian,bins=25,histtype="stepfilled",normed=True,alpha=0.6)
sns.kdeplot(Gaussian,shade=True) plt.show()
图像如下:
注意:导入seaborn包后,绘图风格自动变为seaborn风格。
另外,可以用distplot命令把直方图和KDE一次性画出来。
用seaborn画直方图和核密度图: sns.distplot(x)
代码如下:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns np.random.seed(4) #设置随机数种子
Gaussian=np.random.normal(0,1,1000) #创建一组平均数为0,标准差为1,总个数为1000的符合标准正态分布的数据
sns.distplot(Gaussian) plt.show()
图像和上面基本一致:
Matplotlib学习---用seaborn画直方图,核密度图(histogram, kdeplot)的更多相关文章
- Matplotlib学习---用seaborn画联合分布图(joint plot)
有时我们不仅需要查看单个变量的分布,同时也需要查看变量之间的联系,这时就需要用到联合分布图. 这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图 ...
- Matplotlib学习---用seaborn画矩阵图(pair plot)
矩阵图非常有用,人们经常用它来查看多个变量之间的联系. 下面用著名的鸢尾花数据来画一个矩阵图.从sklearn导入鸢尾花数据,然后将其转换成pandas的DataFrame类型,最后用seaborn画 ...
- matplotlib 柱状图、饼图;直方图、盒图
#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl m ...
- Matplotlib学习---用wordcloud画词云(Word Cloud)
画词云首先需要安装wordcloud(生成词云)和jieba(中文分词). 先来说说wordcloud的安装吧,真是一波三折.首先用pip install wordcloud出现错误,说需要安装Vis ...
- Matplotlib学习---用mplot3d画莫比乌斯环(Mobius strip)
mplot3d是matplotlib里用于绘制3D图形的一个模块.关于mplot3d 绘图模块的介绍请见:https://blog.csdn.net/dahunihao/article/details ...
- matplotlib学习日记(六)-箱线图
(一)箱线图---由一个箱体和一对箱须组成,箱体是由第一个四分位数,中位数和第三四分位数组成,箱须末端之外的数值是离散群,主要应用在一系列测量和观测数据的比较场景 import matplotlib ...
- Matplotlib学习---用matplotlib画直方图/密度图(histogram, density plot)
直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://d ...
- Python图表数据可视化Seaborn:1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图
conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / se ...
- seaborn分布数据可视化:直方图|密度图|散点图
系统自带的数据表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个Dat ...
随机推荐
- pycharm 报错:pycharm please specify a different SDK name
我在给项目配虚拟环境里的解释器的时候有没有遇到过这个问题的啊,就是一个正常的项目,解释器忽然丢了,解释器是配在虚拟环境里面的,再去选择解释器就一直报这个错,给现有项目添加虚拟环境的时候也是报这个错—— ...
- MySQL的常用命令:添加外键,修改字段名称,增加字段 设置主键自增长等
Mysql命令添加外键 前提是有这么几个表 以mall_product 和 mall_category为例 ALTER TABLE mall_product ADD CONSTRAINT fore_ ...
- 关于对于system函数和c++标准下的新的变量定义方式{}
- matplotlib中subplot的使用
#plt.subplot的使用 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2]plt.subplot(2 ...
- Effective java ---遵守普遍接受的命名规则
alibaba的java命名规范如下: . [强制]代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始,也不能以下划线或美元符号结束. 反例: _name / __name / $Object / name_ ...
- 帮助小白,最新版JDK的安装与环境变量配置(Win 10系统)
学习JAVA,必须首先安装一下JDK(java development kit java开发工具包),之后再配置环境变量就可以开始使用JAVA了. 一,安装JDK 1,可以选择到官网下载最新版本的JD ...
- java中的代码块是什么意思,怎么用
代码块是一种常见的代码形式.他用大括号“{}”将多行代码封装在一起,形成一个独立的代码区,这就构成了代码块.代码块的格式如下: 方法/步骤 普通代码块:是最常见的代码块,在方法里用一对“{ ...
- 学习PHPExcel
关于PHPExcel使用方法,可以参考慕课网的教程,链接在此 PHPExcel的github地址:https://github.com/PHPOffice/PHPExcel 下载之后,将文件夹中的Cl ...
- 使用json读写文件中的数据
把json的数据写入到文件中 import json with open('data.json','w+') as f: json.dump({"name":"张彪&qu ...
- 高阶组件 HOC
一. A higher-order component (HOC) is an advanced technique in React for reusing component logic. a h ...