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用最少的观测值将范围切成具有相等宽度的箱体

这个问答内容涉及统计学中的直方图（Histogram）概念。

直方图是一种统计图形，用来表示数据的分布情况。它将数据划分为多个连续的区间（箱体），并统计每个区间内的观测值数量。每个区间的宽度相等，可以根据数据的范围和分布进行调整。直方图的高度表示该区间内观测值的频数或频率。

直方图的分类：直方图可分为数值型直方图和类别型直方图两种类型。

数值型直方图：用于表示数值数据的分布情况，例如统计一个班级学生的身高分布情况。
类别型直方图：用于表示类别数据的分布情况，例如统计一个城市各区的人口分布情况。

直方图的优势：

直观展示数据的分布情况，便于观察和比较不同区间之间的差异。
可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和异常值情况。
可以用于判断数据是否满足正态分布等假设。

直方图的应用场景：直方图在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

数据分析和数据挖掘：帮助分析数据的分布情况，发现数据的规律和异常。
统计学和概率论：用于可视化统计数据和概率分布。
财务和经济学：分析收入、支出、消费等财务指标的分布情况。
自然科学：研究各种物理量、现象的分布规律。

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请注意，以上产品链接仅供参考，具体产品选择还需根据实际需求和使用场景进行评估。

相关搜索:读取观测值中具有不相等列的pandas数据帧将值分组到相等范围的存储箱中如何将sliderInput范围内的所有观测值包含在Shiny R中 Python:将日期范围转换为具有相应值的时间序列如何将具有范围值的列添加到DataFrame 将存储为文本的数字转换为具有相同范围的多个工作表中的值当我尝试将一个范围值存储为固定宽度的8位整数时，它会显示一些其他值[ASCII]将列设置为等于另一个pandas时出错( ValueError:使用可迭代设置时，必须具有相等的LEN键和值)如何将JSON对象与子数组合并，在数组中添加具有匹配值的对象，而不是用jq替换它们？微信注册机

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5 箱线图箱线图是由一个箱体和一对箱须所构成的统计图形。箱体是由第一四分位数、中位数、第三四分位数组成。在箱须末端之外的可以认为是离群值，因此箱须是对一组数据的大致直观描述。...= .4) plt.show() 参数解释： testList：箱线图的输入数据 whis：四分位间距的倍数，用来确定箱须包含数据的范围大小 widths：设置箱体宽度 sym：设置离群值的标记样式...patch_artist：是否给箱体添加颜色 notch：是否控制箱体有‘V’型凹痕 5.2 水平方向的箱线图代码如下： bplot = plt.boxplot(dataList, sym = '...6 误差棒图在许多科学实验中都存在测量或实验误差，这是无法控制的客观因素。在可视化实验结果的时候，最好可以给实验结果增加观测结果的误差，以表示客观存在的误差。误差棒则是一种理想的统计图形。...yerr：单一数值的非对称形式误差范围 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 ecolor：误差棒的线条颜色 elinewidth：误差棒的线条粗细 ms：数据点的大小 mfc：数据点标记颜色

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独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

：橘色箱体更大，须体覆盖范围更广。...然而，箱线图的问题在于它隐藏了数据的形态，仅仅告诉我们统计概要而未向我们展示真实的数据分布情况。直方图直方图是展示分布最直观的方式，它将数据分成同等宽度的组，将每组观测值数量画出来。...该图也存在很多问题：因为两组观测值数量不同，两个直方图不具备可比性。...卡方检验卡方检验是一个效力很强的检验，常用于检验频率差异。卡方检验最不为人知的应用之一是检验两个分布之间的相似性。把两组观测值分组。如果这两个分布是相同的，我们将期望在每个组中有相同的观测频率。...(E)和观测值(O)数来进行检验。

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如何用Origin做多因子组箱线图

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Python Matplotlib库：统计图补充

positions 指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]。 widths 指定箱线图的宽度，默认为0.5。 patch_artist 是否填充箱体的颜色。...vert 设置小提琴图方向是否是水平，默认值False。 widths 箱体的宽度，默认值0.5。...orientation 时间序列的方向。取值范围为{'horizontal', 'vertical'}。默认值为'horizontal'。可选参数。...类型为浮点数或类数组，默认值为1。可选参数。 linewidths 线条的宽度，单位为像素点，如果positions参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与positions一致。...类型为字符串、元组、字符串或元组的列表。默认值为'solid'。有效的字符串范围为['solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted', '-', '--', '-.

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CSS实线边框渐变以及虚线边框渐变

给border-image加linear-gradient不难理解，但是如果单纯使用border-image，会发现效果是这样的： ? 所以关键作用是border-image-slice属性。...border-image-source 属性可以给定一个url作为边框图像，类似background-image: url的用法； ?...border-image-slice是指将边框图片切成9份，四个角四个边，和一个中心区域。被切割的9个部分分布在边框的9个区域。...当盒子宽度和被切图像的宽度不相等时，四个顶角的变化具有一定的拉伸效果。...border-image-slice属性默认值是100%，这个百分比是相对于边框图像的宽高来的，当左右切片宽度之和>100%时，5号7号就显示空白，因此使用默认值无法看到被填满的边框图片。

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3种特征分箱方法

特征工程-特征分箱一般在建立分类模型时，当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理，也就是将连续型字段转成离散型字段。特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。...进行选择：等宽：uniform 策略使用固定宽度的bins；箱体的宽度一致等频：quantile 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins 聚类：kmeans 策略基于在每个特征上独立执行的...[ 88], [ 14]]) 使用之前先导进来： In [4]: from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer 等宽分箱所谓的等宽分箱就是将数据分成等宽的几份...，比如模拟数据中INCOME的范围是0-150。...8]: dis.n_bins Out[8]: 3 等频分箱等频分箱指的是每个区间内包含的取值个数是相同的，和等宽分箱的区别：等频分箱：每个区间内包括的值一样多，pd.qcut 等宽分箱：每两区间之间的距离是一样的

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基于先验时间一致性车道线的IPM相机外参标定

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直方图直方图应当是非常熟悉的函数了，在matplotlib中就存在hist函数。直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。...如同直方图一样，KDE图会对一个轴上的另一轴的高度的观测密度进行描述： ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生的是，每一个观察都被一个以这个值为中心的正态（高斯）曲线所取代。 ?...KDE的带宽bandwidth（bw）参数控制估计对数据的拟合程度，与直方图中的bin(数据切分数量参数)大小非常相似。它对应于我们上面绘制的内核的宽度。...HexBin图直方图的双变量类似物被称为“hexbin”图，因为它显示了落在六边形仓内的观测数。该图适用于较大的数据集。...在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。

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特征工程系列：特征预处理（上）

如果对输出结果范围有要求，用归一化；如果数据较为稳定，不存在极端的最大最小值，用归一化；如果数据存在异常值和较多噪音，用标准化，可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响。...比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围；基于树的方法不需要进行特征的归一化。例如随机森林，bagging与boosting等方法。...1.无监督分箱法 1）自定义分箱自定义分箱，是指根据业务经验或者常识等自行设定划分的区间，然后将原始数据归类到各个区间中。 2）等距分箱定义按照相同宽度将数据分成几等份。...区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。 ?...：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。

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特征工程系列：特征预处理（上）

如果对输出结果范围有要求，用归一化；如果数据较为稳定，不存在极端的最大最小值，用归一化；如果数据存在异常值和较多噪音，用标准化，可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响。...比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围；基于树的方法不需要进行特征的归一化。例如随机森林，bagging与boosting等方法。...1.无监督分箱法 1）自定义分箱自定义分箱，是指根据业务经验或者常识等自行设定划分的区间，然后将原始数据归类到各个区间中。 2）等距分箱定义按照相同宽度将数据分成几等份。...区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。 ?...：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。

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数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

具有两个特征测量值的 Iris-Setosa 样本已估计相同花卉样本的两个特征的样本均值和方差，如下图所示。一般来说，我们可以说花瓣长度值相对较低的花的花瓣宽度值也相对较低。...此外，花瓣长度值相对较高的花朵也具有花瓣宽度值相对较高的值。此外，我们可以用一条线来总结这种关系。样本均值和方差估计这条线表示花瓣长度和花瓣宽度的值一起增加的积极趋势。...例如，具有相对较小花瓣长度值的iris-Setosa 并不意味着花瓣宽度值也应该较小。是充分条件但不是必要条件！可以说，小花瓣长度可能导致小花瓣宽度，但不是唯一的原因！...⑨ 马氏距离马氏距离Mahalanobis是一种主要用于多变量统计测试的度量指标，其中欧氏距离无法给出观测值之间的实际距离。它测量数据点离分布有多远。来自平均值的具有相同 ED 值的两个点。...它是通过将变量转换为所有具有等于 1 的相同方差并将特征集中在平均值周围来完成的，如下面的公式所示 Z 分数标准化：标准化的欧几里德距离可以表示为：可以应用这个公式来计算 A 和 B 之间的距离

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Python数据清洗--异常值识别与处理01

前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。...异常值的识别通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...(x = sunspots.counts, # 指定绘制箱线图的数据 whis = 1.5, # 指定1.5倍的四分位差 widths = 0.7, # 指定箱线图的宽度为...通过上图可以直观地发现数据中是否存在异常点或极端异常点，但无法得知哪些观测为异常点，以及这些异常点的具体数值。

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907. Sum of Subarray Minimums

思路实际上是要求 res = sum(A[i] * f(i))，其中f(i)是子数组的数量，A[i]是最小值。...为了得到f(i)，我们要得到 left[i]，能在A[i]左侧取得的最长宽度，使得在这个范围内A[i]是最小值,且都大于A[i] right[i], 能在A[i]右侧取得的最长宽度，使得在这个范围内...res = 3 * 1 + 1 * 6 + 2 * 2 + 4 * 1 = 17 那么，解释一下为什么left[i]要取大于A[i]，而right[i]只需要取大于等于A[i]：他是为了解决数组中有相等的数的情况...所以在i=a1处，left[i]最多取到a1，而在i=a2处，left[i]最少也取到a1+1。...如此类推，起点可以从...a1...a2一直取到an，而终点可以从起点一直取到最右侧（只要大于等于起点的值），如此可以把全部的连续子数组的情况覆盖。

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