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Python如何使用Matplotlib模块pie()函数绘制饼形图?

所以不用装了,当然也可以独立安装: 图片 安装pandas: pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中,对指定数据进行分析,所以需要用到pandas; 对指定数据分析后绘制饼形图...,需要用到Matplotlib模块pie()函数; 对以下指定excel内容进行分析; 分析用户购买区域情况占比,以下数据仅为参考,无真实意义,把以下内容保存为data.xlsx: 用户 金额...实现这个功能,主要使用了matplotlib 中 pyplot里pie()函数; pie()函数部分源码: Autogenerated by boilerplate.py....','gold' 饼图绘制: patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, labels=labels,...()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def __init

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如何使用Python中装饰器创建具有实例化时间变量函数方法

1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新函数/方法来使用对象obj。如果被装饰对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰对象是一个方法,那么必须为类每个实例实例化一个新obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象签名。...如果被装饰对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时,dec装饰器会将obj绑定到self(如果是方法)或实例化obj(如果是函数)。然后,dec装饰器会返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。

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    线性回归(一)-多元线性回归原理介绍

    实际情况下,对于一个目标函数进行估计,其影响因素可能会有多个,且各个因素对于结果影响程度各不相同。若多个变量取值与目标函数取值仍呈现线性关系,则可以使用多元线性回归进行建模预测。...大多数情况下,对于绘图不便或者数据是动态生成,无法及时分析其图像情况下,如何进行检验? 相关系数r 在统计学上最简单方法就是采用相关系数 r 来检验两组变量相关性程度。...且两组变量均值相等,可通过该相关系数初步判断其具有相关关系。...而我们如果使用该模型进行总体上预测的话——预测样本中不包含结果,需要对样本是否具有代表性进行显著性检验,即这些样本能否在具有一定统计概率前提下我们能够相信这些通过对样本进行线性拟合所预测出来结果在总体上具有普遍性...多元线性回归 问题引入:如果一个变量受多个因素影响该如何计算呢?

    5.4K00

    R语言实现常用5种分析方法(主成分+因子+多维标度+判别+聚类)

    我们选择USJudgeRatings数据集举例,首先加载psych包,然后使用fa.parallel函数绘制下图,从图中可见第一主成分位于红线上方,第二主成分位于红线下方,因此主成分数目选择1。 ?...注意此结果与princomp函数结果不同,princomp函数返回是主成分线性组合系数,而principal函数返回原始变量与主成分之间相关系数,这样就和因子分析结果意义相一致。...因而EFA能够将具有错综复杂关系变量综合为少数几个核心因子。...此外还可以使用predict(model)$posterior提取后验概率。 在使用lda和qda函数时注意:其假设是总体服从多元正态分布,若不满足的话则谨慎使用。...然后使用hclust函数建立聚类模型,结果存在model1变量中,其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。

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    R语言Gibbs抽样贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

    虽然这很好地介绍了贝叶斯原理,但是这些原则扩展并不是直截了当这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单线性回归。...贝叶斯模型假设我们观察数据对于我们模型是有兴趣是作出推论如果我们在方差项之前放置正态前向系数和反伽马,那么这个数据完整贝叶斯模型可以写成:假设超参数是已知,后面可以写成一个常数比例,括号中术语是数据或可能性联合分布...绘制顺序是随机游走在后空间,空间中每一步取决于前一个位置。通常还会使用间隔期(这里不做)。这个想法是,每一个平局可能依赖于以前平局,但不能作为依赖于10日以前平局。...我们不需要使用网格方法来从条件后面绘制。因为它来自已知分布请注意,这种网格方法有一些缺点。首先,这在计算上是复杂。通过代数,希望得到一个已知后验分布,从而在计算上更有效率。...然后我们概述了从后面抽取样本Gibbs算法。在这个过程中,我们认识到Gibbs方法依赖于每个参数条件后验分布顺序绘制。这是一个容易识别的已知分布。

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    R语言多元分析系列

    我们选择USJudgeRatings数据集举例,首先加载psych包,然后使用fa.parallel函数绘制下图,从图中可见第一主成分位于红线上方,第二主成分位于红线下方,因此主成分数目选择1。...注意此结果与princomp函数结果不同,princomp函数返回是主成分线性组合系数,而principal函数返回原始变量与主成分之间相关系数,这样就和因子分析结果意义相一致。...因而EFA能够将具有错综复杂关系变量综合为少数几个核心因子。...在使用lda和qda函数时注意:其假设是总体服从多元正态分布,若不满足的话则谨慎使用。...使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。如果我们希望将类别设为3类,可以使用cutree函数提取每个样本所属类别。

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    使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析

    这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings(MH)从每次Gibbs迭代中非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好替代方法。...年龄是具有3个等级分类变量。我用贝叶斯逻辑回归建模: 对于大都市吉布斯来说,这是一个相当现实示例: 我们有一个二进制结果,为此我们采用了非线性链接函数。 我们有一个需要调整因素。...非规范条件后验 让我们看一下该模型(非标准化)条件后验。我不会进行推导,但是它遵循我以前帖子中使用相同过程。 此条件分布不是已知分布,因此我们不能简单地使用Gibbs从中进行采样。...这种表示法很容易扩展到我们4维示例:提案分布现在是4维多元高斯模型。代替标量方差参数,我们有一个协方差矩阵。因此,我们建议是系数向量。...从这个意义上讲,我们运行是Gibbs –使用MH每次迭代绘制整个系数块。 跳跃分布方差是重要参数。如果方差太小,则当前提案可能会非常接近最后一个值,因此 也很可能接近1。

    1.3K10

    【视频】R语言用线性回归预测共享单车需求和可视化|数据分享

    因此,预计通过监测这些数据可以检测到城市中大多数重要事件。 本文帮助客户探索如何利用R语言中线性回归模型来准确预测共享单车需求。...通过收集大量历史数据,并应用相关分析技术,我们可以发现其中模式和趋势,揭示出哪些因素对共享单车需求影响较大,哪些因素影响较小。例如计算相关系数绘制相关图表等。...此外,我们也可以说明相关程度解释,例如相关系数取值范围以及其所代表相关强度。 相关分析在揭示共享单车需求与其他因素关系方面具有广泛应用价值。...计算公式: 使用最小二乘法来估计回归系数 假设我们要探究共享单车需求与天气条件、时间和地理位置之间关系,可以利用多元线性回归模型来分析这些因素对共享单车需求影响。...然后利用lm函数建立了一个多元线性回归模型。最后,通过summary函数输出回归模型摘要信息,包括回归系数、显著性水平、拟合优度等指标。

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    你应该掌握几个统计学技术!

    因此,统计学习从统计学和功能分析角度出发,提出了机器学习理论框架。 为什么要学统计学习? ? 了解各种技术背后想法,知道如何以及何时使用它们,这一点非常重要。...简单线性回归使用一个独立变量,通过拟合最佳线性关系来预测因变量。多元线性回归使用多个独立变量,通过拟合最佳线性关系来预测因变量。...在判别分析中,有两个或两个以上群集是已知,新观测值根据特征,归入已知群集。判别分析对类别中X分布进行建模,然后使用贝叶斯定理转换为对应概率。判别分析包括以下两种类型。...结合这些方法优点和缺陷,通过改变加权公式,你可以使用不同模型,为更大范围输入数据提供良好预测力。 随机森林算法非常类似于Bagging(套袋)。在这里,你可以绘制随机自举样本。...10 无监督学习 到目前为止,我们只讨论了监督学习技术,在这些技术中,数据类别是已知,并且提供给算法经验是实体和它们所属组之间关系。当不知道数据类别时,可以使用另一组技术。

    1.1K20

    ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据

    然后将该模型作为输入传给预测函数,得到未来6个时期预测数据。auto.arima(cons)fcast_cons <- forecast(fit_cons, h = 6)练习3绘制得到预测图。...accuracy练习5为消费数据估计一个扩展ARIMA模型,将温度变量作为一个额外回归因子(使用auto.arima函数)。...该系数在5%水平上是否有统计学意义?test(fit)练习8估计ARIMA模型函数可以输入更多附加回归因子,但只能以矩阵形式输入。创建一个有以下几列矩阵。温度变量值。收入变量值。...练习10使用上一练习中发现模型对未来6个时期进行预测,并绘制预测图。...:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH /

    1.5K00

    数据分析师需要掌握10个统计学知识

    因此,统计学习从统计学和功能分析角度出发,提出了机器学习理论框架。 为什么要学统计学习? ? 了解各种技术背后想法,知道如何以及何时使用它们,这一点非常重要。...所谓“最佳”线性关系是指在给定形状情况下,没有其他位置会产生更少误差。 ? 线性回归两种主要类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归使用一个独立变量,通过拟合最佳线性关系来预测因变量。...多元线性回归使用多个独立变量,通过拟合最佳线性关系来预测因变量。 举例:任意选择日常生活中相关东西,比如,过去三年月支出、月收入和月旅行次数。现在回答以下问题: 我明年每月支出是多少?...在判别分析中,有两个或两个以上群集是已知,新观测值根据特征,归入已知群集。判别分析对类别中X分布进行建模,然后使用贝叶斯定理转换为对应概率。判别分析包括以下两种类型。...结合这些方法优点和缺陷,通过改变加权公式,你可以使用不同模型,为更大范围输入数据提供良好预测力。 随机森林算法非常类似于Bagging(套袋)。在这里,你可以绘制随机自举样本。

    1.4K20

    【视频】R语言用线性回归预测共享单车需求和可视化|数据分享

    因此,预计通过监测这些数据可以检测到城市中大多数重要事件。 本文帮助客户探索如何利用R语言中线性回归模型来准确预测共享单车需求。...通过收集大量历史数据,并应用相关分析技术,我们可以发现其中模式和趋势,揭示出哪些因素对共享单车需求影响较大,哪些因素影响较小。例如计算相关系数绘制相关图表等。...此外,我们也可以说明相关程度解释,例如相关系数取值范围以及其所代表相关强度。 相关分析在揭示共享单车需求与其他因素关系方面具有广泛应用价值。...计算公式: 使用最小二乘法来估计回归系数 假设我们要探究共享单车需求与天气条件、时间和地理位置之间关系,可以利用多元线性回归模型来分析这些因素对共享单车需求影响。...然后利用lm函数建立了一个多元线性回归模型。最后,通过summary函数输出回归模型摘要信息,包括回归系数、显著性水平、拟合优度等指标。

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    Matlab创建向量自回归(VAR)模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

    p=24365 描述 var对象指定了p阶平稳多变量向量自回归模型(VAR(p))模型函数形式并存储了参数值。...varm 对象关键组成部分 包括时间序列数量和多元自回归多项式 ( p )阶数,因为它们完全指定了模型结构。...模型属性出现在命令行中。 假设您问题在滞后 1 处有一个自回归系数。要创建这样模型,请将自回归系数属性 ( AR) 设置为包含NaN 使用点表示法单元格 。...假设是多元高斯分布,均值为 0,协方差矩阵 为参数值创建变量。 使用适当名称-值对参数创建一个 VAR(1) 模型对象,表示动态方程组。...freca(Estl); 在单独图上绘制带有预测值序列部分。

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    向量自回归(VAR)模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

    p=24365 描述 var对象指定了p阶平稳多变量向量自回归模型(VAR(p))模型函数形式并存储了参数值。...varm 对象关键组成部分 包括时间序列数量和多元自回归多项式 ( p )阶数,因为它们完全指定了模型结构。...模型属性出现在命令行中。 假设您问题在滞后 1 处有一个自回归系数。要创建这样模型,请将自回归系数属性 ( AR) 设置为包含NaN 使用点表示法单元格 。...假设是多元高斯分布,均值为 0,协方差矩阵 为参数值创建变量。 使用适当名称-值对参数创建一个 VAR(1) 模型对象,表示动态方程组。...freca(Estl); 在单独图上绘制带有预测值序列部分。

    1K20

    向量自回归(VAR)模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列|附代码数据

    var对象指定了p阶平稳多变量向量自回归模型(VAR(p))模型函数形式并存储了参数值 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。...模型属性出现在命令行中。 假设您问题在滞后 1 处有一个自回归系数。要创建这样模型,请将自回归系数属性 ( AR) 设置为包含NaN 使用点表示法单元格 。...假设是多元高斯分布,均值为 0,协方差矩阵 为参数值创建变量。 使用适当名称-值对参数创建一个 VAR(1) 模型对象,表示动态方程组。...estate(Mdl) EstMdl 是一个估计 varm 模型对象。它是完全指定,因为所有参数都有已知值。说明表明自回归多项式是平稳。 显示估计汇总统计信息。...freca(Estl); 在单独图上绘制带有预测值序列部分。

    24810

    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    Copulas 是描述变量之间依赖关系函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模方法 使用 copula,数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定 copula 来提供变量之间相关结构来构建多变量分布...双变量分布以及更高维度分布都是可能。  此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时使用 copula 从多元分布生成数据。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同置信区间 。 例子 将_t_  Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...figure; scterhst(x1,y1) 使用 Copulas 模拟相关随机变量 在此示例中,我们将讨论如何使用 copula 生成相关多元随机数据。...例如,金融风险蒙特卡罗模拟可能具有代表不同保险损失来源随机输入。这些输入可能被建模为对数正态随机变量。一个合理问题是这两个输入之间依赖性如何影响模拟结果。

    98840

    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析

    Copulas 是描述变量之间依赖关系函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模方法。...此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时使用 copula 从多元分布生成数据。 算法 默认情况下,fit 使用最大似然将 copula 拟合到 u。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同置信区间 。 例子 将_t_ Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...figure; scterhst(x1,y1) 使用 Copulas 模拟相关随机变量 在此示例中,我们将讨论如何使用 copula 生成相关多元随机数据。...最简单方法是使用lognrnd函数。在这里,我们将使用该mvnrnd函数生成 n 对独立正态随机变量,然后对它们取幂。注意这里使用协方差矩阵是对角,即Z列之间独立性。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    Copulas 是描述变量之间依赖关系函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模方法 使用 copula,数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定 copula 来提供变量之间相关结构来构建多变量分布...双变量分布以及更高维度分布都是可能。  此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时使用 copula 从多元分布生成数据。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同置信区间 。 例子 将_t_  Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...figure; scterhst(x1,y1) 使用 Copulas 模拟相关随机变量 在此示例中,我们将讨论如何使用 copula 生成相关多元随机数据。...最简单方法是使用lognrnd函数。在这里,我们将使用该mvnrnd函数生成 n 对独立正态随机变量,然后对它们取幂。注意这里使用协方差矩阵是对角,即Z列之间独立性。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    Copulas 是描述变量之间依赖关系函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模方法 使用 copula,数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定 copula 来提供变量之间相关结构来构建多变量分布...双变量分布以及更高维度分布都是可能。  此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时使用 copula 从多元分布生成数据。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同置信区间 。 例子 将_t_  Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...figure; scterhst(x1,y1) 使用 Copulas 模拟相关随机变量 在此示例中,我们将讨论如何使用 copula 生成相关多元随机数据。...例如,金融风险蒙特卡罗模拟可能具有代表不同保险损失来源随机输入。这些输入可能被建模为对数正态随机变量。一个合理问题是这两个输入之间依赖性如何影响模拟结果。

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    Copulas 是描述变量之间依赖关系函数,并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模方法 使用 copula,数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定 copula 来提供变量之间相关结构来构建多变量分布...双变量分布以及更高维度分布都是可能。  此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时使用 copula 从多元分布生成数据。...可以使用'Alpha' 名称-值对指定不同置信区间 。 例子 将_t_  Copula拟合到股票收益数据 加载并绘制模拟股票收益数据。...figure; scterhst(x1,y1) 使用 Copulas 模拟相关随机变量 在此示例中,我们将讨论如何使用 copula 生成相关多元随机数据。...最简单方法是使用lognrnd函数。在这里,我们将使用该mvnrnd函数生成 n 对独立正态随机变量,然后对它们取幂。注意这里使用协方差矩阵是对角,即Z列之间独立性。

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