简述:   盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的.它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max).也可以往盒图里面加入平均值(mean).如上图.下四分位数.中位数.上四分位数组成一个"带有隔间的盒子".上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为"胡须(whisker)". 由于现实数据中总是存在各式各样地"脏数据",也成为&q

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

  基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象.然后,可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe().最后,可以使用其他方法调整绘图,以执行更改轴标签,使用不同刻度或添加图例等操作 当使用从数据集推断语义映射的seaborn函数时,必须注意在各个方面之间同步这些映射.在大多数情况下,使用图形级别功能(例如relplot()或catplot())比 FacetGrid直接使用更好 参数

正弦图像: #coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)#控制图形的长和宽单位为英寸,# 调用figure创建一个绘图对象,并且使它成为当前的绘图对象.plt.figure(figsize=(8,4))#$可以让字体变得跟好看#给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示.# 只要在字符串前后添加"$&qu

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations 本文数据来源:http://www.cdc.gov/nchs/nsfg.htm 本文摘要:介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn   Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplo

一.材料准备 https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 二.提出问题 生存率和哪些因素有关(性别,年龄,是否有伴侣,票价,舱位等级,包间,出发地点) 1.乘客的年龄和票价的分布 2.样本生存的几率是多少 3.乘客的性别比例 4.乘客的舱位分布 5.性别和生还有没有关系 6.舱位等级和生还有没有关系 7.年龄和生还有没有关系 8.出发地点和生存率有没有关系 9.票价和生还有没有关系 10.有陪伴的乘客的生还几率是否更高 三.编写代码和做出图形

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

  首先找到Anaconda Prompt命令行,下载seaborn库 ,命令  pip install seaborn 1.风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 写完就更新,不用一直点击运行 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0,14,100) 在0-

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

# coding: utf-8 # In[1]: # numpy and pandas for data manipulationimport numpy as npimport pandas as pd # sklearn preprocessing for dealing with categorical variablesfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder # File system manangementimport os # S

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

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() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

Seaborn入门 Seaborn是基于matplotlib的python数据可视化库,提供更高层次的API封装,使用起来更加方便快捷. displot displot()集成了hist直方图和kde核函数估计的功能,函数如下: 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

出租房面积(area) 出租房价格(price) 对比信息 代码 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pad import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('dark') kf = pad.read_csv('kf.csv') def sinplotone(): fig,ax = plt.subplots() ax.vio

scatter import pandas as pd df_train=pd.read_excel(r"C:\Users\Liugengxin\Desktop\回归.xlsx") Y = '森林火灾次数' X = '人口' data = pd.concat([df_train[X], df_train[Y]], axis=1) data.plot.scatter(x=X, y=Y, ylim=(0,1.2)) boxplot matlab a=xlsread('C:\Users\Li

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa),  杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚

Python数据分析入门 最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件: 数据变换: 数据统计描述: 假设检验 单样本t检验: 可视化: 创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式.在Python中,我们的操作如

详细介绍可以看seaborn官方API和example galler. 1  set_style( )  set( ) set_style( )是用来设置主题的,Seaborn有五个预设好的主题: darkgrid , whitegrid , dark , white ,和 ticks  默认: darkgrid import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.pl

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im

一.绘图 1)快速生成图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sinplot(filp=): x = np.linspace(,,) ,): plt.plot(x,np.sin(x + i * ) * ( - i) * filp) sinplot() plt.show() 特别注意: 在ipython中,在导入模块前引用 %matplotlib inline 可替代plt.show() 在pycharm中不支持 %matp