用最少的观测值将范围切成具有相等宽度的箱体 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

▲图1 散点图 02 条形图条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...▲图2 条形图 03 折线图折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...在构建直方图时，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔，间隔必须相邻，并且通常是相等的大小。...filerprops：设置异常值的属性 widths：指定箱线图的宽度 medianprops：设置中位数的属性 patch_artist：是否填充箱体的颜色 meanprops：设置均值的属性 meanline

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【学习】SPSS探索分析实践操作

正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。...下面就是选项对话框的设置了，该部分主要是针对缺失值的处理，方法有三种：按列表排除个案：只要任何一个变量含有缺失值，就要踢出所有因变量或分组变量中有缺失值的观测记录。...上图为茎叶图 Frequency表示数据的频数，stern表示茎，Leaf表示叶，两者表示数据的整数部分和小数部分，Stern width表示宽度。...所谓本体即除奇异值以外的变量值叫做本体值。奇异值，用0作为标记，分大小两种，箱体上方用0标记，变量值超过第75分位与25分位数的变量差的1.5倍。...箱体下方则表示小于这个1.5倍。极值，用*表示，箱体上方是超过变量差值的3倍（75分位和25分位之差），箱体下方同理。

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绘制统计图形（二）

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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matplotlib 箱线图

箱线图，是指—种描述数据分布的统计图，是表述数据的第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值（离群值）的一种图形方法。...它也可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别是可用于对多组样本的比较。在matplitlib中，用boxplot() 函数函数绘制箱线图。 ?...可以设置箱体的宽度（图略）： plt.boxplot([X1,X2],widths=[0.4,0.8], labels =[" A组","B组"]) 可以改变whis参数（默认1.5）来改变箱须包含数据范围的大小...whis的点显示为离群值，反之亦然。...可以设置箱体的颜色： bplot = plt.boxplot([X1,X2],patch_artist=True,labels =[" A组","B组"]) colors =["pink", "lightgreen

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如何用指标分析维度精准定位可视化图表？

联系：数据之间的相关性分布：指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律比较：数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面构成：指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何接下来将依次介绍常用可视化图表类型...瀑布图：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。 ? 堆叠圆环柱形图：用圆环的形式表现柱形图。 ? 堆叠圆环扇形图：用扇形的形式表现堆叠柱形图。 ?...分析维度：比较适用：对比多维度数据局限：数据不够直观条形图相当于柱形图的横置，两根轴对调了一下。条形图是用宽度相同的条形的长短来表示数据多少的图形。 ?...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。 ?...用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。

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FastQC评估测序数据的质量

横坐标为序列长度，从序列的起始位置开始，统计所有序列在该位置上的碱基的质量，并用箱体图表示，箱体图上红色的线代表所有碱基质量的中位数，蓝色的线带代表所有碱基质量的平均数，黄色箱体的上下边缘分别代表上下四分位数...理想情况下，各个碱基的比例并不会随着测序反应的进行发生变化，所以每个碱基对应的线应该是相互平行的，而且对于碱基随机分布的文库，A和T碱基数量相等，G和C碱基数量相等。...当文库中引物二聚体序列比例很多时，就会观测到碱基分布的偏倚，这种情况就是文库的构建过程存在问题了。...当所有序列序列长度不相等时，会给出警告信息，当有任意一条序列长度为0时，会给出错误信息。如果你的输入本身是长度不相等的序列，可以不用管这里的警告信息。 8....9. overrepresented sequencs 这部分内容给出过表达序列的情况，过表达序列可能是引物二聚体，污染序列等异常情况，也有可能是基因组上存在的具有生物学意义的片段。

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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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【matplotlib】3-绘制统计图形

bins: 用于确定柱体的个数或是柱体边缘范围 color: 柱体的颜色 histtype: 柱体的类型 label: 图例内容 rwidth: 柱体的相对宽度，取值范围是[0.0, 1.0] 7.3...箱体是由第一四分位数、中位数（第二四分位数）和第三四分位数所组成的。在箱须的末端之外的数值可以理解成离群值，因此，箱须是对一组数据范围的大致直观描述。...whis: 四分位间距的倍数，用来确定箱须包含数据的范围的大小 widths: 设置箱体的宽度 sym: 离群值的标记样式 labels: 绘制每一个数据集的刻度标签 patch_artist: 是否给箱体添加颜色...9.3 延伸阅读–箱体、箱须、离群值的含义和计算方法关于箱线图的组成部分有：箱体、箱须和离群值，其中，箱体主要由第一四分位数、中位数和第三四分位数组成，箱须又分为上箱须和下箱须。...10.1 应用场景–定量数据误差范围通过抽样获得样本，对总体参数进行估计会由于样本的随机性导致参数估计值出现波动，因此需要用误差置信区间来表示对总体参数估计的可靠范围。

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如何用Origin做多因子组箱线图

关于箱线图，可以更好地展示整体数据的分布情况，包括中位数、最大值、最小值、平均值等等。当然，你也可以将散点图和箱线图结合进行作图。这些都是论文中常用的图形展示方法。...选择原始即可(右边有预览，你可以选择箱线图，也可以选择箱线图+散点图，或者不同的箱体，可以直接选择) ? 5. 这里的话，最基本的多因子箱线图就做好了 ? 6....点击箱体，可以设置在图中显示为：箱体、数据、箱体+数据等等，右侧可以选择数据点的位置，以及异常值等等。 ? 10. 样式这里我们可以选择箱体的类型，箱体的宽度以及范围等等。...(一般默认是比较好的，可以不更改了) ? 11. 百分位数这里，我们可以设置最大值最小值的显示标签，以及平均值等等。(一般是可以不调的，自己想调的话在这里调整就是了) ? 12....线条这里可以将图中的线条进行设置，比如我将中值线设置成红色。 ? 14. 最后我们对图的字体以及标签进行调整就可以了，如下所示 ?

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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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Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

分类内的观测分布分类散点图固然简单实用，但在某些特定的的情况下，他们可以提供的值的分布信息会变得及其有限（并不明晰）。...有几种方式可以方便的解决这个问题，在类别之间进行简单比较并汇总信息，我们快速讨论并比较一些适合这类数据观测的函数。箱线图第一个是熟悉的 boxplot()。这种图形显示了分布的三个四分位值与极值。...“晶须” 延伸到低于和低四分位数的 1.5 IQR 内的点，然后独立显示落在该范围之外的观测值。...这种方法使用核密度估计来更好地描述值的分布。此外，小提琴内还显示了箱体四分位数和晶须值。由于小提琴使用 KDE，还有一些其他可以调整的参数，相对于简单的 boxplot 增加了一些复杂性： ?...但是，必须特别注意确保分类变量的顺序在每个方面实施，方法是使用具有 Categorical 数据类型的数据或通过命令和 hue_order。 ?

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

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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基于先验时间一致性车道线的IPM相机外参标定

该方法分两步估计相机的外部参数： 1）利用一组车道线观测值计算的消失点同时估计俯仰角和偏航角； 2）通过最小化车道宽度观测值和车道宽度先验值之间的差异来计算横滚角和摄像机高度。...俯仰角和偏航角是使用一组车道边界观测值计算的VP同时估计的。然后，给定车道宽度作为先验，通过最小化车道宽度观测值和先验车道宽度之间的差异来计算横滚角和摄像机高度。...然后，我们计算横滚角和摄像机高度，使车道宽度观测值和作为先验。最后，利用更新后的相机的外参计算IPM。...然后，可以将横滚角和摄像机高度估计视为计算其在xy平面上的近似值，如图6所示。通过将路面和l线投影到xy平面上，可以估计出路面与直线交点之间的距离应等于wp之前车道宽度的横滚角和摄影机高度值。...通过EKF，我们的方法最终得到了波动较小、车道宽度相等的时间一致的BEV图像。

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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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从零开始的异世界生信学习 GEO数据库数据挖掘--GEO背景知识简介

箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。 5、用“〇”标出温和的异常值，用“*”标出极端的异常值。...dim1和dim2表示主成分，主成分的数字表示揭示变化方向的百分比。一些场景中要求两个数字之和大于90%，表达矩阵中不做要求。图中的大点表示中心点，中心点用于观测组间差别。

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