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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. 数据地址:http://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csv 先来看一下这个数据文件(此处只摘取部分): age gender split final 0 33 M 01:05:38 02:08:5

一开始用lattice包,感觉在多元数据的可视化方面,确实做得非常好.各种函数,可以实现任何想要实现的展示. barchart(y ~ x) y对x的直方图 bwplot(y ~ x) 盒形图 densityplot(~ x) 密度函数图 dotplot(y ~ x) Cleveland点图(逐行逐列累加图) histogram(~ x) x的频率直方图 qqmath(~ x) x的关于某理论分布的分位数-分位数图 stripplot(y ~ x) 一维图,x必须是数值型,y可以是因子 qq(y

comvert hmp to ped1, ped2, map fileSB1.ped, SB2.ped, SB.map 1, choose 20 markers for 30 times(WD: /share/bioinfo/miaochenyong/GWAS/SB/20Markers-1To5Effect)python ../choose_multi-markers.py SB.imputed.916.filtered.hmp 20 30 marker pheno 2, combine phe

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

C语言程序设计实习报告 简介 语言实践心得体会范文在科技高度发展的今天,计算机在人们之中的作用越来越突出.而c语言作为一种计算机的语言,我们学习它,有助于我们更好的了解计算机,与计算机进行交流,因此,c语言的学习对我们尤其重要. 在这个星期里,我们专业的学生在专业老师的带领下进行了c语言程序实践学习.在这之前,我们已经对c语言这门课程学习了一个学期,对其有了一定的了解,但是也仅仅是停留在了解的范围,对里面的好多东西还是很陌生,更多的在运用起来的时候还是感到很棘手,毕竟,万事开头难嘛. 由于时间的

Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$   一般$\mu$的取值为0,所以形式如下: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x \vert}{\lambda}}$ 它是由两个指数函数组成的,所以又叫做双指数函数分布(double exponential distribution) 均值和方差 均值的求

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

Second Large Rectangle 题目链接(点击) 题目描述 Given a N×MN \times MN×M binary matrix. Please output the size of second large rectangle containing all "1"\texttt{"1"}"1". Containing all "1"\texttt{"1"}"1" 

/// <summary> /// 提供正态分布的数据和图片 /// </summary> public class StandardDistribution { /// <summary> /// 样本数据 /// </summary> public List<double> Xs { get; private set; } public StandardDistribution(List<double> Xs) { this.Xs

二.分类图 1. 分类散点图 (1)散点图striplot(kind='strip') 方法1: seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwa

以surfer 12版本为例: 1.下载世界地图,这里我随便提供一个范例(侵删,忘记出处了): 2.进入surfer软件,选择“MAP”——“NEW”——“BASE MAP”. 以此按照以上步骤,在弹出的对话框中选中我们下载的世界地图,作为底图: 3.本文以采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的温度为例说明: 准备中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约这四个地方的温度信息: 4.采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的经纬度信息: 这里以中国北京为例,鼠标右击中国北京在地图

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

前几章对R语言的运行原理.基本语法.数据类型.环境部署等基础知识作了简单介绍,本节将结合具体案例进行验证测试. 案例场景:从互联网下载全国三甲医院数据,以地图作为背景,展现各医院在地图上的分布图.全国三甲医院数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html  目录: map包研究 效果图 数据清洗 R开发 R脚本部署 map包研究: CRAN上地图的一个常用包就是maps (https://cran.r-project.org/web/p

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊?”时候的答案! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl

原文:ArcGIS数据生产与精细化制图之中国年降水量分布图的制作 楼主按:在今年的Esri中国用户大会上,我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座,也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流.一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大,而在制图方面却表现得不怎么样.我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw.AI(可能不仅仅是国内,国外的专业制图也是),诚然这些软件作为专门的图形软件,在很多方面有不可比拟的优势,但是对于地理信息制图来说,图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大