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数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

我发现histtype='stepfilled'和一些透明度alpha的组合，在比较几种分布的直方图时非常有用： x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000) x2 = np.random.normal...我们首先定义一些数据 - 从多元高斯分布中抽取的x和y数组： mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal...为此，Matplotlib 提供了plt.hexbin例程，它将表示在六边形网格中分箱的二维数据集： plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues') cb = plt.colorbar...(label='count in bin') plt.hexbin有许多有趣的选项，包括为每个点指定权重，以及将每个桶中的输出更改为任何 NumPy 聚合（权重的平均值，权重的标准差等）。...对于基于 KDE 的可视化，使用 Matplotlib 往往过于冗长。在“可视化和 Seaborn”中讨论的 Seaborn 库，提供了更为简洁的 API 来创建基于 KDE 的可视化。

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    Python 中 x00 和空字符串的区别，以及在 Django 中的坑

    Python 中 \x00 和空字符串的区别，以及在 Django 中的坑 事情是这样的，我有一个守护进程，不停地从 RabbitMQ 消费数据，然后保存到 MySQL。...但是，在页面上，通过表单来修改这条数据，无论如何都无法保存成功，报错信息提示某一个字段不能为空。但是这个字段明明是有值的，很让人费解。...通过单步调试，走到函数的调用关系中，发现了问题的关键所在。...有一个 __call__ 方法，如果有 \x00 在需要保存的字段值里，就会抛异常。...其实很简单，在后台保存数据时，直接将 \x00 替换掉成空就可以了。 问题是解决了，但是 \x00 和空有什么区别呢？这就又涉及到 Python 的编码问题了。

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    Python Matplotlib库：统计图补充

    （参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...range 条柱的下限和上限范围。下限和上限异常值将被忽略。 density 为True时，绘制并返回条柱密度。...如果是 2D 数组，则会为 x 中的每一列绘制一个箱线图。如果是一系列一维数组，则会为 x 中的每个数组绘制一个箱线图。 notch 为True时，绘制凹口箱线图。...Matplotlib 库中，我们可以用errorbar()方法来绘制误差条图，用于表现有一定置信区间的带误差数据，它的语法格式如下： plt.errorbar(x, y, yerr=None, xerr...mincnt 表示六边形能够显示的最小值。 marginals 用于沿x轴底部和y轴左侧绘制颜色映射为矩形的边际密度。 extent 表示六边形值的极限。

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    Matplotlib数据分布型图表（3

    基础语法： seaborn.boxenplot(x,y,hue,data,order,hue_order,orient,ax,**kwargs) x：x轴的数值列名（本实例中为season） y：y轴的数值列名...它不仅表示了数据的范围、异常值，还表示了在不同数值段的数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。 本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...基本语法（根据笔者的实际经验列举）： plt.hist2d(x,y,bins,cmap,norm,**kwargs) plt.hexbin(x,y,bins,cmap,**kwargs) x：x轴坐标数值...（数组或列表） y：y轴坐标数值（数组或列表） bins：在hist2d中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法 具体可参考： https://matplotlib.org

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    如何使用Python创建美观而有见地的图表

    作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中，将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...惊叹于Python本身或生态系统中众多令人惊叹的开源库之一的简单性和易用性。熟悉的命令，模式和概念越多，那么所有事情就越有意义。 Matplotlib 使用Python进行绘图的情况恰恰相反。...的回应 对腐败的看法：回答“腐败是否在整个政府范围内广泛存在？”和“腐败是否在企业内部广泛分布？” 积极影响：包括前一天的幸福，笑声和享受的平均频率。...在每个这些图中，中心图（散点图，双变量KDE和hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描绘了各个变量的边际单变量分布（作为KDE或直方图）。...这种类型的绘图对于在一个绘图中可视化四个维度和一个度量很有用。该代码有点麻烦，但可以根据需要快速进行调整。值得注意的是，这种图表需要相对大量的数据或适当的细分，因为它不能很好地处理缺失值。

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    R语言数据可视化综合指南

    在图形中，值得注意的是，在二个维度上的六种类型数据，分别表示：拿破仑军队的数量，距离，温度，纬度和经度，行军方向和跟特定日期有关的位置。...绘图(plot)命令是要关注的命令。 2. 它的参数有x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签、颜色和标题。要创建线图，只需简单地使用参数，类型选择为l。 3....这里有简单散点图和多元散点图的代码： plot(x=iris$Petal.Length) #Simple Scatter Plot plot(x=iris$Petal.Length，y=iris$Species...使用来自图中的3D绘图选项 下面的代码不是用户输入的，是自动生成的。...Python也许在Seaborn（译者注：Seaborn是python中基于matplotlib的统计绘图模块）和ggplot（译者注：ggplot是用于绘图的R语言扩展包在Python的移植）上获得进展

    2.6K60

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    从那时起，Python几乎每周都会给我一些惊喜，它不仅自身简单易用，而且其生态系统中还有很多令人惊叹的开源库。我对命令、模式和概念越熟悉，就越能充分利用其功能。...人生阶梯分布的方框图显示平均值在5.5左右，范围为3~8。...在概念上相似的图表有三种变体。在每个图中，中心图（散点图，二元KDE，hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。...Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部。 散点图 散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。...这种类型的绘图有助于在一个图中可视化四维和度量。代码有点麻烦，但是可以根据使用者的需要快速调整。需要注意的是，这种图表不能很好地处理缺失的值，所以需要大量的数据或适当的分段。 ?

    3.2K10

    Seaborn从零开始学习教程（三）

    直方图（histograms） 直方图是比较常见的，并且在 matplotlib 中已经存在了 hist 函数。...直方图在横坐标的数据值范围内均等分的形成一定数量的数据段（bins），并在每个数据段内用矩形条（bars）显示y轴观察数量的方式，完成了对的数据分布的可视化展示。...当然，你也可以使用 rug plot 自带的 rugplot() 函数，但是也同样可以在 distplot 中实现： sns.distplot(x, kde=False, rug=True); ?..., "y"]) Scatterplots 双变量分布最熟悉的可视化方法无疑是散点图了，在散点图中每个观察结果以x轴和y轴值所对应的点展示。...在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。

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    Pandas高级教程之:plot画图详解

    简介 python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。...(x="a", y="b", gridsize=25); 默认情况下颜色深度表示的是（x，y）中元素的个数，可以通过reduce_C_function来指定不同的聚合方法：比如 mean, max,...，例如均值，中位数，中间范围等。...它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。...In [118]: df.plot(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y"); 缩放 画图中如果X轴或者Y轴的数据差异过大，可能会导致图像展示不友好

    3.6K41

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    （）中的x和y关键字绘制一列与另一列的对比，比如我们想要使用星期六的客流量和星期日的客流量作对比： df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc[:7,:]..."Y"]) 大家依旧可以运行体验，用DataFrame.plot.box()也是一样的： 在箱线图中，返回类型可以由return_type，关键字控制。...df.plot.hexbin(x="a", y="b", gridsize=10) 默认情况下，计算每个（x，y）点周围计数的直方图。...C指定每个（x，y）点的值，reduce_C_function是一个参数的函数，它将bin中的所有值聚合为一个数字（例如mean、max、sum、std）。...在本例中，位置由a列和b列给出，而值由z列给出。这些箱子通过NumPy的max函数进行聚合。

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    10个实用的数据可视化的图表总结

    ax = df.plot.hexbin(x='sepal_width', y='sepal_length', gridsize=20,color='#BDE320') 我考虑了上一节的数据集来绘制上面的六边形分箱图...对于样本分布，数据范围从 10 到 100（100% 数据在 10 到 100 之间）。但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。...在 QQ 图中，两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分（称为分位数）。如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...在小提琴图中，小提琴中间的白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻值是异常值的围栏。超出范围，一切都是异常值。下图显示了比较。...7、点图 下图中有一些名为误差线的垂直线和其他一些连接这些垂直线的线。让我们看看它的确切含义。

    2.4K50

    Basemap系列教程：绘图

    barbs 在地图中绘制风杆 barbs(x, y, u, v, *args, **kwargs) 关于 barb 的详细说明可以查看 matplotlib 文档。...[注1] x 和 y 是给定的网格点的位置，如果 latlon 参数为 True， 这些值将被假设为地理学坐标中的点，否则视为 地图坐标系中的点 u 和 v 是以 knot 为单位的 左右 和 上下...注意： extent 并没有设置，这是因为地图的范围和图像的范围是相同的 第二个例子展示了如何直接在地图上或是在新建的轴上添加 logo： from mpl_toolkits.basemap import...quiver(x, y, u, v, *args, **kwargs) matplotlib 中的文档介绍更加详细。[注11] x 和 y 是给定的格点数据位置。...streamplot(x, y, u, v, *args, **kwargs) x 和 y 是数组大小和 u， v 数据相同的矩阵，包含在地图坐标中元素的位置 1） matplotlib 文档中解释：

    4.3K10

    【学习】用R语言进行数据可视化的综合指南

    在图形中，值得注意的是，在二个维度上的六种类型数据，分别表示：拿破仑军队的数量，距离，温度，纬度和经度，行军方向和跟特定日期有关的位置。...绘图(plot)命令是要关注的命令。 2. 它的参数有x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签、颜色和标题。要创建线图，只需简单地使用参数，类型选择为l。 3....这里有简单散点图和多元散点图的代码： plot(x=iris$Petal.Length) #Simple Scatter Plot plot(x=iris$Petal.Length,y=iris$Species...使用来自图中的3D绘图选项 下面的代码不是用户输入的，是自动生成的。...Python也许在Seaborn（译者注：Seaborn是python中基于matplotlib的统计绘图模块）和ggplot（译者注：ggplot是用于绘图的R语言扩展包在Python的移植）上获得进展

    3.2K40

    使用Seaborn进行房价数据可视化

    Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...在它的顶部，我们可以看到各个变量的直方图。 Jointplot :: kind =”hex” 当设置这个参数，直方图的双变量类比称为“hexbin”图，因为它显示了六边形区间内的观察计数。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。...现在，在上面的情节图中，它显示了六边形。六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。...，为分类 - 连续变量创建了一个箱线图，这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的，则应创建箱线图或小提琴图。

    1.6K10

    R语言入门之散点图

    简单散点图 在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。...散点图矩阵 散点图矩阵是数据分析者特别喜欢的一类图，因为它能简洁而优雅地反映出大量信息，比如变化趋势和关联程度等等。在R中也有很多函数可以用来绘制散点图矩阵。...这里可以使用“hexbin“包里的hexbin(x,y)函数来解决问题，也可以通过调整点之间的色差来区别重合的点。...# 使用hexbin()函数绘制高密度散点图 library(hexbin) #加载R包 x 的随机数 y 的随机数 binhexbin(x, y, xbins=50) #生成六边形（hexagonal cell） plot(bin, main="Hexagonal Binning

    2.9K20

    Python数据可视化的10种技能

    比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数，其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。

    2.8K20

    绘图系列(3):绘制密度图

    在进行数据可视化的时候，通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了，这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。...python中的 matplotlib 库中提供了 hexbin 函数绘制密度图，但是我还是更喜欢 R 语言中绘制密度图的方式，比如自带的 smoothScatter 函数以及 ggplot2 中的 geom_bin2d...和stat_bin2d函数。...# 坐标时只能是列表，元组或标量 x, y = m(data.slon.values, data.slat.values) hex = m.hexbin(x, y, bins = 150, cmap...matplotlib 提供的 hexbin 函数是生成的六角形的图形，和常规的矩形网格还是不一样，相对来说我还是喜欢矩形网格形状的。

    1.3K30

    机器学习之数据之美

    改用这个主要原因为：绘制图形方便显示，而在pycharm中弹出多张图来就有点受不了了，在Jupter中为浏览器交互式操作，直接显示，非常方便。...看到上图感觉对数值范围发生了变化，这里使用cut参数，与上面的几张图的范围对比，会发西安并没有变化，只是当bw为2时，使得范围扩大了，这样所产是的结果是：默认图看似区间范围变了，实际没变！...伽玛图 注意将kde关闭，否则两个图绘制到一张图中，不容易区分！ sns.distplot(x,kde=False,fit=stats.gamma) ?...【Hexbin plots图】 hexbin图Hexbin plot,称为直方图histogram的双变量类似图 展示了落在六角形箱内的观测量。适合数据量大的！...设置x与y轴的垂直线 sns.rugplot(df.y, vertical=True, ax=ax); ?

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