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绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心!

直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。...#添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("核密度值") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形...添加标题 plt.title("不同性别患者年龄分布直方图") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show() ?...Python实现histogram方法 #生成直方图 # count_elements() 返回了一个字典,字典里的键值对:所有数值出现的频率次数。...6)、fit:指定一个随机分布对象,需调用scipy模块中随机分布函数,用于绘制随机分布概率密度曲线。 7)、hist_kws:以字典形式传递直方图的其他修饰属性,如填充色、边框色、宽度等。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

有关数据结构,如列表和词典,如何在 Python 中的运行的更多信息,本教程将有所帮助。...在 Pandas 中,这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时,我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...在这种情况下,我们将建立一个简单的直方图,显示人均 GDP 超过 5 万美元的国家的人均 GDP 分布。 ? ?...有了这个强大的直方图方法 (hist()),我们现在可以生成一个直方图,显示出大部分人均 GDP 在 5 万到 7 万美元之间!...现在我们有一个连接表,我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?

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    手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析(Python代码)

    对于定量数据,要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析;对于定性数据,可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴,以各组段的频率密度(频率与组距之比)为纵轴,表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图,如代码清单3-3所示。...plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.title('季度销售额频率分布直方图',fontsize...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量,常常根据变量的分类类型来分组,可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布,如代码清单3-4所示。...plt.ylabel('销量') # 设置y轴标题 plt.title('菜品销售量分布(条形图)')# 设置标题 plt.show() # 展示图片 饼图的每一个扇形部分代表每一类型的所占百分比或频数

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    手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析(Python代码)

    参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图 导读:对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。  ...绘制频率分布直方图  若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴,以各组段的频率密度(频率与组距之比)为纵轴,表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图,如代码清单3-3所示。  ...plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']               # 用来正常显示中文标签 plt.title('季度销售额频率分布直方图',fontsize...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图  02 定性数据的分布分析  对于定性变量,常常根据变量的分类类型来分组,可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布,如代码清单3-4所示。  ...plt.ylabel('销量')  # 设置y轴标题 plt.title('菜品销售量分布(条形图)')# 设置标题 plt.show()  # 展示图片  饼图的每一个扇形部分代表每一类型的所占百分比或频数

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    Python进行数据分析Pandas指南

    其中,Pandas是Python中最常用的数据分析库之一,而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境,可让用户在浏览器中创建和共享文档,其中包含实时代码、可视化和解释性文本。...(data_cleaned.head())高级数据分析除了基本的数据分析和处理,Pandas还支持高级数据操作,如分组、合并和透视表。...下面是一个示例,展示如何使用Pandas进行数据分组和聚合:# 按类别分组并计算平均值grouped_data = data.groupby('category').mean()​# 显示分组后的数据print...总结本文介绍了如何利用Python中的Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供了多个示例来展示它们的强大功能。...随后,我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析,以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。

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    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据列,并且带有行和列的标签。...在DataFrame中,柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数,这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图,用于给出值频率的离散显示...我鼓励你探索Python可视化生态系统,因为它将持续增添新内容并在未来进行更多创新。 关于作者:韦斯·麦金尼(Wes McKinney)是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。

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    独家 | 浅谈PythonPandas中管道的用法

    作者:Gregor Scheithauer博士 翻译:王闯(Chuck)校对:欧阳锦 本文约2000字,建议阅读5分钟本文介绍了如何在Python/Pandas中运用管道的概念,以使代码更高效易读。...不使用管道的R语言示例(请参阅[2]) 下面的代码是一个典型示例。我们将函数调用的结果保存在变量中,如foo_foo_1,这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中,如scoop()。..., on = head ) Python/Pandas中的管道(或方法链) 由于Python中没有magrittr包,因此必须另寻他法。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道(即方法链) 我将对照SonerYıldırım的文章,让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...原文标题: The Flawless Pipes of Python/Pandas 原文链接: https://towardsdatascience.com/the-flawless-pipes-of-python-pandas

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    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    用Pandas绘图时,有五个主要参数: · kind:Pandas必须知道需要创建什么样的图,可选的有以下几种:直方图(hist),条形图(bar),水平条图(barh),散点图(scatter...大多数情况下,可以用这个标题来标明图表中所显示的内容,这样回过头来看的时候,就能很快识别出表的内容。title需要一个字符串。 · bins:直方图的bin宽度。...直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时,用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高,幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...结束语 本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表,尤其是在绘制地理空间数据时,十分有用。

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    Python绘制hist直方图使用手册

    对于初学python绘图的小伙伴来说,彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。 本文旨在让你花最少的时间,彻底弄懂hist函数原理和绘制方法。 本文目录 什么是直方图?...频数分布直方图:在统计数据时,按照频数分布表,在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数。...频率分布直方图:在统计数据时,按照频数分布表,在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频率除以组距的值,每个矩形的高代表频率和组距的商。 频数:落在各组样本数据的个数。...二、matplotlib.pyplot.hist参数详解 在python中用matplotlib.pyplot.hist函数绘制直方图,本小节详细阐述该函数的常用参数。...若为True,则绘制频率分布直方图,若为False,则绘制频数分布直方图。 weights:与x形状相同的权重数组。将x中的每个元素乘以对应权重值再计数。

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    独家 | Bamboolib:你所见过的最有用的Python库之一(附链接)

    作者:Ismael Araujo 翻译:王可汗 校对:欧阳锦 本文约3200字,建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib,它无需编码技能,能够自动生成pandas代码...我还可以看到学习Python的人如何利用它。例如,如果您想学习如何在Python中做一些事情,您可以使用Bamboolib,检查它生成的代码,并从中学习。...我必须承认,我不知道如何做到这一点,或者使用“Pandas”是否有可能做到这一点……我刚刚学到了一些新东西。 分组 使用group by是你可以用Pandas做的最有价值的事情之一。...幸运的是,Bamboolib可以通过非常直观和简单的方式制作群组。在Search转换框中搜索分组by,选择要分组的列,然后选择要查看的计算。 在这个例子中,我希望看到每个平台上的游戏数量和平均分数。...原文标题: Bamboolib:One of the Most Useful Python Libraries You Have Ever Seen 原文链接: https://towardsdatascience.com

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    一文掌握Pandas可视化图表

    今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题 通过参数title设置图表标题,需要注意的是如果想要显示中文,需要提前设置相关字体参数,参考此前推文《详解Matplotlib...中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar...df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5) 分组 # by 分组 np.random.seed(1)...其他图表类型 在常见图表中,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

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    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 更了解您的数据的最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中,您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。...单变量图 在本节中,我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱,并为您提供每个箱中观察数量的计数。...这是有用的,因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中,一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...从不同的角度来看,这都是非常有用的。由于每个变量的散点图都没有绘制点,所以对角线显示了每个属性的直方图。...概要 在这篇文章中,您发现了许多方法,可以使用Pandas更好地理解Python中的机器学习数据。

    2.8K60

    豆瓣图书评分数据的可视化分析

    对部分字段进行拆分或合并,如将作者拆分为中文作者和外文作者,将标签合并为一个字符串。对部分字段进行分组或分类,如根据评分区间划分为高分、中等、低分三类,根据出版年划分为不同的年代。...df[‘tags’] = df[‘tags’].apply(lambda x: ‘,’.join(x))# 对部分字段进行分组或分类,如根据评分区间划分为高分、中等、低分三类,根据出版年划分为不同的年代...使用matplotlib的子模块pyplot来绘制各种图表,如直方图、饼图、箱线图、散点图等。使用matplotlib的子模块axes来调整图表的标题、标签、刻度、图例等属性。...')# 绘制直方图,显示不同评分区间的图书数量plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置画布大小plt.hist(df['rating'], bins=20, color='steelblue...', edgecolor='k') # 绘制直方图plt.xlabel('评分') # 设置x轴标签plt.ylabel('数量') # 设置y轴标签plt.title('豆瓣图书评分直方图') # 设置标题

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    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    除了在绘图时定义图像大小外,我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题 通过参数title设置图表标题...,需要注意的是如果想要显示中文,需要提前设置相关字体参数,参考此前推文《详解Matplotlib中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) ?...图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...其他图表类型 在常见图表中,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

    8.1K40

    【Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

    专栏:数学建模学习笔记 pycharm专业版免费激活教程见资源 python相关库的安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels 总篇:【数学建模】—【新手小白到国奖选手...】—【学习路线】 第一卷:【数学建模】—【Python库】—【Numpy】—【学习】 第二卷:【数学建模】——【python库】——【Pandas学习】 本章属于第三卷Matplotlib的学习...安装Matplotlib 在开始使用Matplotlib之前,必须先在你的Python环境中安装它。...PyCharm提供了一种方便的方法来安装第三方库。下面是如何在PyCharm中安装Matplotlib的详细步骤: 1.打开PyCharm: 打开PyCharm并创建或打开一个现有的项目。...显示图形:使用plt.show()方法显示图形。 5. 直方图:展示销售额分布 直方图适合用来展示数据的频率分布。

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    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    在这篇文章中,您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得,并且下载后可以为每一个样本直接使用。 单变量图 在本节中,我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况,那就去绘制直方图。...[Correlation-Matrix-Plot.png] 散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维平面上的点,每条坐标轴代表一个变量特征。您可以为数据中的每对变量特征创建一个散点图。...从不同的角度来看两者之间的关系,是非常有用的。由于对角线上的散点图都是由每一个变量自己绘制出的小点,所以对角线显示了每个特征的直方图。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中,您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。

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    手把手教你用Python画直方图:其实跟柱状图完全不同

    一文中带大家了解了柱状图,今天我们再来讲讲直方图。 作者:屈希峰,资深Python工程师,知乎多个专栏作者 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) ?...01 概述 直方图(Histogram),形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。...在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,这样的统计图称为频数分布直方图。...频数分布直方图需要经过频数乘以组距的计算过程才能得出每个分组的数量,同一个直方图的组距是一个固定不变的值,所以如果直接用纵轴表示数量,每个矩形的高代表对应的数据元数量,既能保持分布状态不变,又能直观地看出每个分组的数量...组数:在统计数据时,我们把数据按照不同的范围分成几个组,分成的组的个数称为组数。 组距:每一组两个端点的差。 频数:分组内数据元的数量除以组距。 02 实例 直方图代码示例如下所示。

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