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为什么密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值？

密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值可能是由于以下几个原因：

数据异常值：密度直方图是用来展示数据分布情况的，如果数据中存在异常值，即与大部分数据差异较大的值，那么这些异常值可能会导致直方图在y轴上显示出奇怪的值。异常值可能是由于数据采集或处理过程中的错误或干扰引起的。
数据量过小：如果数据量较小，即样本数量较少，那么直方图的y轴上的值可能会受到数据的不足影响，导致显示出奇怪的值。在这种情况下，可以考虑增加数据量或使用其他可视化方法来更好地展示数据分布情况。
数据分布不均匀：密度直方图是基于数据的概率密度函数绘制的，如果数据分布不均匀，即某些区间的数据较多，而其他区间的数据较少，那么直方图在y轴上的值可能会显示出奇怪的情况。这可能是由于数据采样不均匀或数据本身的特性导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

数据清洗：对于存在异常值的数据，可以进行数据清洗，剔除异常值或进行修正，以确保数据的准确性和一致性。
增加数据量：如果数据量较小，可以考虑增加数据量，以获得更准确的数据分布情况。
调整直方图参数：可以调整直方图的参数，如bin的数量或宽度，以更好地展示数据分布情况。
使用其他可视化方法：如果密度直方图无法准确展示数据分布情况，可以尝试使用其他可视化方法，如散点图、箱线图等，以获得更全面的数据分析结果。

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相关搜索:如何用Y轴上的数字而不是密度来重叠直方图和密度图如何在Python中更改直方图Y轴上的值 matplotlib在某些数据集上生成奇怪的y轴？为什么我的直方图在x轴上没有负值？在R中改变晶格密度图Y轴上的科学记数法 SAS -在直方图sgplot的X轴上放置非数字值在morris javascript中不传递Y轴上的值如何在R上绘制X轴上的多变量，以及它们在Y轴上的值？在现有图表上添加不带y轴值的点(标记如何使用mplfinance python在y轴上添加hline的值 matplotlib -使用重叠的x/y刻度在同一轴上绘制两个直方图珀林噪声在Y轴上获得错误的值(C++)为什么我的刻度线设置在值而不是轴上的值位置？使用r中的ggplot在y轴上使用实际值的堆叠条形图如何绘制一维图，其中的值是用颜色表示的，而不是在y轴上？为什么这段代码不能静态地在ggplot中得到y轴上的百分比？在flutter fl_charts中是否有指定x和y轴上的值之间的间隔的选项？在一个y轴上绘制2张图-错误:提供给连续比例的离散值在stata中，如何将y轴上的第一个值降低到重力的底部？在Chart.js中，当Y轴上的值降到0以下时，如何消除添加到底部的额外空间？

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R in action读书笔记（4）-第六章：基本图形（下）

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冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

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Frequency') plt.title('My Very Own Histogram') plt.text(23, 45, r'$\mu=15, b=3$') maxfreq = n.max() # 设置y轴的上限...之前我们的做法是，在x轴上定义了分箱边界，y轴是相对应的频数，不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...现在，我们可以在同一个Matplotlib轴上绘制每个直方图以及对应的kde，使用pandas的plot.kde()的好处就是：它会自动的将所有列的直方图和kde都显示出来，用起来非常方便，具体代码如下...注意这两个图微小的区别。第一种情况你是在估计一个未知的概率密度函数(PDF)，而第二种情况是你是知道分布的，并想知道哪些参数可以更好的描述数据。...在Pandas中的其它工具除了绘图工具外，pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构，示例如下： >

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒 norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度

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Matplotlib数据分布型图表（1）

现有一组数据，记录了2015年全国各站点的PM2.5浓度值，现用统计直方图表示。...就是传入的数组需要划分为几部分。 range：x轴的范围。 density：是否设置y轴为密度（默认为每一组中的数据个数）。 log：是否设置y轴为对数格式，默认为False。...True, edgecolor = 'k') ax3.set_xticks([]) ax3.set_yticks(np.arange(0, 0.021, 0.005)) #在ax3基础上添加密度线 ax4...核密度估计图比统计直方图优胜的地方在，它不受使用分组数量的影响，所以能更好的界定分布形状。...虽然在以上统计直方图中绘制了密度图，这里介绍另外一种绘制方法——利用seaborn库的distplot函数。

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50 个数据可视化图表

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

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正态性检验

Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。x-y是散点图的形式，通过散点图可以拟合出一条直线，如果这条直线是从左下角到右上角的一条直线，则可以判断数据符合正态分布，否则则不可以。 ?...我们先来想一下正态分布的特征，正态分布的x轴为样本值，从左到右x是逐渐增大的，y轴是每个样本值对应的出现的概率。概率值先上升后下降，且在中间位置达到最高。...可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴，如果拟合出来的直线是45度，可以保证中位数两边的数值分布是一样的，即正态分布中基于中位数左右对称。...plt.show() 与Q-Q图类似的是P-P图，两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值，而后者是累计概率。...AD检验考虑了分布上每个点处的差值。

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