[导读]在之前的<数据挖掘概念与技术 第2章>的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布.本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程 本文的代码文件(jupyter)和数据文件可以在我们的公众号"数据臭皮匠" 中回复"QQ图"获取 Q-Q图是什么 QQ图是quantile-quan

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

 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

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

1.QQ图检查2个数据集是否符合同一分布,Purpose:Check If Two Data Sets Can Be Fit With the Same Distribution PP图和QQ图 - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html Python中作Q-Q图(quantile-quantile Plot) - Arkenstone - 博客园 https://www.cnblogs.com/arkenstone/

 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

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

老板要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下: 首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成: 1 =INT((RAND()+4)*10)/10 加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行): 那么接下来就是打开python写码了,本文是基于python3.4进行编写 wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.

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:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换

前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层情况,如果没有问题就看一下表型分布. 这段时间有空了,我觉得有必要梳理一下这个飘逸的QQ图,到底是怎么回事儿以及如何确定这么飘逸的QQ图有没有问题. 1.产生飘逸的QQ图的原因 产生飘逸的qq图的原因有很多,比如我们喜闻乐见的:基因多效性(polygenicity).也有可能是混淆偏倚,比如群体分层

MySQL Workbench 是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具.你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移.这里介绍使用MySQL Workbench画E-R图. 方法/步骤 在开始菜单里找到软件,点击打开

用rose画UML图(用例图,活动图) 首先,安装rose2003,电脑从win8升到win10以后,发现win10并不支持rose2003的安装,换了rose2007以后,发现也不可以. 解决途径:在虚拟机中安装(我装的是win xp的系统,安装的是rose2003). 如果需要安装包,可以联系我.此外,还有Visio2013的安装包等.都有用过,不过还是觉得rose最好用了. 然后开始贴图吧!毕设做的电商购物系统的UML设计图.   用例图: 1.用户用例模型 2.系统管理员用例模型 3.订

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

虽然最后做成PPT里的图表会被要求用EXCEL画,但当我们只是在分析的过程中,想看看数据的走势,直接在SAS里画会比EXCEL画便捷的多. 修改起来也会更加的简单,,不用不断的修改程序然后刷新EXCEL里的透视表,,甚至有时还是需要重新插入图表等等麻烦的操作. 以下将介绍折线图(PROC GPLOT的用法): 先看代码: AXIS1 ORDER=(1990 TO 2012 BY 5) MINOR=(NUMBER=1);AXIS2 ORDER=(13000 TO 20000 BY 1000) MI

想要的效果 如上是silverlight版本.原理是设定一个调色板,为256的渐变色(存在一个png文件中,宽度为256,高度为1),然后针对要处理的距离矩阵图形,取图片中每个像素的Alpha值作为索引,对应到调色板的颜色.每个像素处理之后,则形成上面的热度图.该图主要表达了一个数据分布的密度. 网络上有一个Gildor.HeatmapDemos工程,我主要参考了SL版本.要注意elipseRadius,如果过小,即每个圆彼此不相交,则看不到热度效果,所以代码设置初始值为100.(上图的数值初始

在线画时序图的网站:https://www.websequencediagrams.com/ 该网站提供拖拉图形和编写脚本代码2个方式来制作时序图,同时提供多种显示风格. 实例: 1.脚本代码: title Automated test data generation tool parallel {     user->+tool: Open program     tool-->-user: Return login interface     user->+tool: Log in

正态 QQ 图和普通 QQ 图 分位数-分位数 (QQ) 图是两种分布的分位数相对彼此进行绘制的图.评估数据集是否正态分布,并分别研究两个数据集是否具有相似的分布. 如何构建正态 QQ 图 首先,数据值经过排序,且累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算,其中字母表示总数为 n 的值中的第 i 个值(累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例).累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到(如下图中左上角的图表所示).标准正态分布(平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布