单变量分析绘制-学习笔记
来源:互联网 发布:mac系统截图快捷键 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 06:48
import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy import stats,integrate #stats统计简写,integrate积分import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set_color_codes()np.random.seed(sum(map(ord,'distributions')))##例1# x=np.random.normal(size=100)# sns.distplot(x,bins =20,kde = False,fit=stats.gamma()) #distplot一般用于查看单变量的分布,kde是核密度函数,以后会讲##例2 曲线拟合gamma分布# x = np.random.gamma(6,size=200)# sns.distplot(x,kde=False,fit=stats.gamma) #重要fit拟合曲线重要#例3 根据均值和协方差生成数据mean, cov = [0,1],[(1,.5),(.5,1)]data = np.random.multivariate_normal(mean,cov,200)#multivariate_normal多变量正态分布df= pd.DataFrame(data,columns=['x','y'])# print(df)##例4 观察两个变量之间的分布关系最好用散点图jointplot,优势是既有散点图又有直方图,还有相关系数# sns.jointplot(x='x',y='y',data=df)#x变量,y变量,传入数据##分块散点图hex参数,颜色深的表示出现的次数多x,y=np.random.multivariate_normal(mean,cov,1000).Twith sns.axes_style('white'): sns.jointplot(x=x,y=y,kind='hex',color='k')iris = sns.load_dataset('iris')#sns.pairplot(iris)##指定分类变量的散点图sns.pairplot(iris,hue='species')#hue参数是指定分类变量##使用调色板palette='husl'sns.pairplot(iris,hue='species',palette='husl')#palette='husl'是使用调色板的意思##使用不同的形状markers=["o", "s", "D"]sns.pairplot(iris,hue='species',palette='husl',markers=["o", "s", "D"])##改变对角图,diag_kind='kde'sns.pairplot(iris,diag_kind='kde',hue='species',palette='husl',markers=["o", "s", "D"])##使用回归regsns.pairplot(iris,kind='reg',palette='husl')##改变点的形状使用参数,使用edgecolorg7 = sns.pairplot(iris, diag_kind="kde", markers="+", plot_kws=dict(s=50, edgecolor="b", linewidth=1), diag_kws=dict(shade=True))plt.show()
阅读全文
0 0
- 单变量分析绘制-学习笔记
- [机器学习笔记] Note2--单变量线性回归
- COURSERA机器学习笔记——单变量线性回归
- 机器学习笔记-第一章 单变量线性回归
- Andrew NG 机器学习 笔记-week1-单变量线性回归
- 机器学习笔记(二) 单变量线性回归
- 吴恩达Coursera机器学习课程笔记-单变量线性回归
- D3D学习笔记:绘制
- 学习笔记---绘制文字
- R语言中单变量的各种图形的绘制
- 第一周-Coursera/Stanford机器学习课程学习笔记-单变量线性回归
- COCOS学习笔记--自定义绘制
- 学习笔记6:图形绘制
- Android绘制Paint学习笔记
- 回归分析:单变量线性回归
- Stanford Online Machine Learning 学习笔记1——单变量线性回归
- Stanford Online Machine Learning 学习笔记1——单变量线性回归
- 斯坦福机器学习公开课笔记(一)--单变量线性回归
- static用法
- Binder服务使用过程
- CodeForces 27 E.Number With The Given Amount Of Divisors(dfs)
- HTML中      等6种空白空格的区别
- 浅谈clearfix类和clear清除浮动
- 单变量分析绘制-学习笔记
- Docker01_基础环境搭建
- MySQL绿色版安装指南
- linux 6.5 杂集
- 小白解决CENTOS7错误:Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_6
- (string)、toString()和String.valueOf()三种类型转换
- jq 判断是为数字
- 再探Linux内核write系统调用操作的原子性
- oracle数据库连接不上:ORA-01034: ORACLE not available ORA-27101