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单变量图的类型与直方图绘图基础

在一些科研论文绘图过程中，密度图的纵轴可以是频数（count）或密度（density）。...而想要使用 Q-Q 图对某一样本数据进行正态分布的鉴别时，只需观察 Q-Q 图上的点是否近似在一条直线附近，且该条直线的斜率为标准差，截距为均值。...在一般的学术研究中，使用直方图或密度图观察数据分布的频次要远高于 Q-Q 图。...经验分布函数图用来检验样本数据是否符合某种预期分布。 直方图 在 Matplotlib 中，我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...（a）中的a. 为图形序号，可根据实际情况添加。除使用上述方式绘制直方图以外，我们还可以使用 Seaborn 中的 histplot () 函数绘制，该函数在使用上更加灵活。

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正态性检验

常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。 1.1 Q-Q图 此Q-Q非用于聊天的QQ，Q是quantile的缩写，即分位数。分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。...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。...在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图： from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...在Python中的实现代码如下： from scipy.stats import shapiro shapiro(x) 上面的代码会返回两个结果：W值和其对应的p_value。

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    如何绘制qq图_python画图

    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？...那么，Q-Q图要怎么画呢？ 将其中一组数据作为参考，另一组数据作为样本。...python中利用scipy.stats.percentileofscore函数可以轻松计算上诉所需的百分位数；而利用numpy.polyfit函数和sklearn.linear_model.LinearRegression...plot’ %(str(ref_id), str(samp_id))) plt.show() 效果如上图所示，在本例中所用的样本数据在左下稀疏，在右上集中，且整体往上偏移，说明其分布应该与参考数据是不一样的

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    一文搞懂Q-Q plot图的含义

    四分位数只是分位数中的3个点，起始分位数可以是任何一个比例，比如10%的分位数，20%的分位数。给定一个数据集，在R中计算分位数的代码如下 ?...分位数可以很好的展示数据从最小值到最大值的跨度变化，在分位数点取值足够多的情况下， 可以用来代表整体数据。 Q-Q plot就是基于这样的原理，分别计算两个数据的分位数，然后绘制散点图。...上述代码只是用于展示Q-Q plot的原理，分位数的求解过程本质是将数据从小到大排序之后计算百分比，在实际绘制Q-Q plot图示，直接将两个数据从小到大排序之后绘图就可以了，代码如下 ?...要判断一个数据的理论分布，最直观的方式是绘制实际数据的密度分布图，GWAS中p值分布的密度直方图如下 ? ? 在上图中，每个bin内的密度基本是一样的，是典型的均匀分布的特征。...用qqman中的数据集展示Q-Q plot绘制的方法，代码如下 ? 输出结果如下 ? Q-Q pot绘制非常简单，三句代码就可以搞定。

    12.1K50

    R 与 Python 双语解读统计分析基础

    本系列文章的主要目的是结合 R 和 Python 两种语言的代码来理解统计分析中的一些概念和方法。 主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。...本篇概要如下， 基本概要统计函数 分位数与经验累积分布函数 Q-Q Plot 的原理与手动实现 由于 R 语言为统计而生，所以我们把它放在前面，而 Python 放在后面压轴。...在重现该示例时，会得到不同的随机数据。因此为了保证在别的电脑也得到一样结果，这里把上面的数据存在变量 x 中。...R 中在默认参数的情况下，第 i 个观察值对应 分位数，通过线性插值获得中位数。 对于上面这类基本统计函数，如果数据中缺少值，情况将变得更加复杂。为了说明，我们使用以下示例。...正如图的标题所示，这种图也称为Q-Q 图（分位数-分位数）。请注意，这里是沿 y 轴绘制观测值。 qqnorm(x); qqline(x, col = 2) ?

    2.1K10

    QQ图和PP图

    Q-Q图和P-P图原理 对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。...比如对于正态分布，就是以标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为欸纵坐标的单点图，如果Q-Q图上的点近似在一条直线附近，则说名样本服从正太分布，而且该直线的斜率为标准差，截距为均值。...P-P图：是根据变量的累积比例与指定分布的累计比例之间的关系绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布，当符合是，图中各点近似的呈现一条直线。...通过R自带的函数画Q-Q图 > x <- rnorm(250 , mean=10 , sd=1) #Compare the numbers sampled with rnorm...) pp.plot(x) image.png 用ggplot2绘制Q-Q图 library(ggplot2) df <-data.frame(x=rnorm(250 , mean=10 , sd=1)

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    PP图和QQ图

    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。...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。...从定义中可以看出Q-Q图主要用于检验数据分布的相似性，如果要利用Q-Q图来对数据进行正态分布的检验，则可以令x轴为正态分布的分位数，y轴为样本分位数，如果这两者构成的点分布在一条直线上，就证明样本数据与正态分布存在线性相关性...PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图，用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。...如果被检验的数据符合所指定的分布，则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线上。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异。

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    如何知道一个变量的分布是否为高斯分布?

    现在我可以看到变量0和1比在直方图中显示的更高斯化。变量2和3看起来也有点接近高斯分布，除了两个峰值。 方法三:Q-Q图 Q-Q图根据指定的分布绘制数据。在这种情况下，指定的分布将是“norm”。...在Python中，Q-Q plot可以使用' scipy '的' probplot '函数绘制。如下所示。...从上面的Q-Q图可以看出，变量0和1紧密地跟随红线(正态/高斯分布)。而变量2和3在一些地方远离红线，这使它们远离了高斯分布。Q-Q图比直方图和密度图更可靠。...来确定是否是正态分布 在Python中，可以使用' scipy '的' shapiro '函数执行shapiro - wilk检验。如下所示。...该检验的零假设是，分布是从正态分布中得出的。 在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ normaltest”功能执行此测试，如下所示。

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    CMplot惊艳绘图

    CMplot这个R包是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包， 今天分享给大家，下边具体来看看。...数量的阈值，当大于阈值时染色体bin颜色为同一颜色 cex 设置绘制点的大小 pch 设置绘制点的形状，同plot中的"pch" band 设置染色体之间的间隔,当为0时染色体间无空隙，默认为1...plot # "b" 表示 circle-Manhattan, Manhattan and Q-Q plots一起绘制 # plot.type=c("m","q") 表示Manhattan plot...和Q-Q plot一起绘制 multracks 设置是否需要绘制多个track cex 绘制点的大小，可是为单个数值或向量（对应同一绘图中不同的plot） r 设置圈的半径大小 xlab...b.分坐标系性状绘图 Single_track Q-Q图绘制 CMplot(pig60K,plot.type="q",conf.int.col=NULL,box=TRUE,file="jpg",memo

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    qqboxplot--实现Q-Q plot和箱型图的整合！

    导语 GUIDE ╲ qqboxplot作为ggplot的扩展，可以实现q-q箱线图的绘制。 背景介绍 箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...R包安装 BiocManager::install("qqboxplot") library(qqboxplot) 可视化介绍 01 比较箱线图、q-q图和 q-q箱线图 使用来自一名自闭症患者和一名对照患者的随机基因样本...rep("t distribution, df=8", 1000), rep("t distribution, df=32", 1000))) 使用模拟数据绘制箱型图...element_rect(fill="white"), panel.grid = element_line(colour = "grey70")) 小编总结 qqboxplot在箱型图和...Q-Q图的结合上做了非常好的尝试，作为ggplot的扩展包，内部的函数也是大家比较熟悉的一些，上手还是非常快的！

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

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    R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

    SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9, phi = 0.97, sigma = 0.15) print(sim) summary(sim) plot(sim) 绘制上证指数收益时间序列图...图、经验累积分布ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab...使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。...matrix(pi^2/2)   ans<-fkf(a0=sp$a0,P0=sp$P0,dt=sp$dt,ct=sp$ct,Tt=sp$Tt,Zt=sp$Zt,HHt=sp$HHt,GG 正则化广义矩阵 在R...函数中定义矩条件，然后估计参数0。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

    2.1K30

    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

    2.6K40

    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

    2.2K20

    8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

    下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

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    这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

    本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...第二个图是回归实验残差的 Q-Q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；

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    快速入门简单线性回归 (SLR)

    简单线性回归图（青色散点为实际值，红线为预测值） statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 的 Python 中的 SLR 今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识...在多元线性回归 (MLR) 中，根据多个输入变量预测输出。 输入变量也可以称为独立/预测变量，输出变量称为因变量。...小提琴图是一种绘制数字数据的方法。它类似于箱线图，但在每一侧都添加了一个旋转的核密度图。...双变量可视化 对于数值与数值数据，我们绘制：散点图、线图、相关性热图、联合图来进行数据探索。...到这里，我们应该知道如何从model summary表中得出重要的推论了，那么现在看看模型参数并评估我们的模型。 在本例子中 R-Squared(0.957) 接近 Adj.

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