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    技术解析|如何绘制密度分布图

    前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...:ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中,当样本容量充分放大时,图中的组距就会充分缩短,这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线,这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差,能够精确地反映总体的分布规律,密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R,为啥不用Python?...xlim(0,80000) options(scipen=200)就是用来处理坐标轴的科学计数法,并且我们的x轴不需要那么大的范围,因此使用xlim(0,80000)来调整,这样我们就做出了漂亮的密度分布图...结束语 以上就是使用R绘制漂亮的密度分布图过程,我已将原始数据放在公众号后台回复招聘获取,感兴趣的读者可以利用原始数据自己使用python进行处理得到我们需要的数据格式再绘制,最后留一个问题,怎样绘制学历关于薪资的箱线图

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    峰度与偏(python)

    和峰度是描述数据分布时两个常用的概念,用来描述数据分布与正态分布的偏离程度。本次推送将简要介绍其相关意义,及通过python中pandas包实现相关计算。...偏与峰度 偏(Skewness) 用来描述数据分布的对称性,正态分布的偏为0。...计算数据样本的偏,当偏0时,称为正偏,数据出现右侧长尾;当偏为0时,表示数据相对均匀的分布在平均值两侧,不一定是绝对的对称分布,此时要与正态分布偏为0...python实现 用python中的pandas包可以便捷的计算出峰度与偏。 载入相关包,生成满足正态分布的点,并绘制出其分布图像。...计算偏与峰度。 print(s.skew())%偏计算 print(s.kurt())%峰度计算 %-0.027080404248 %-0.0408703328693

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