您的位置:

python系列之2d直方图,python 直方图

本文目录一览:

如何用python画出直方图的包络线

有一组数据想用直方图画出他们的数值分布,使用代码:

num=20

histo=plt.hist(data,num)

plt.plot(histo[1][0:num],histo[0],"r",linewidth=2) 画出的直方图的bar是分散的如图,红色曲线为每条bar的包络线。现在想做出所有bar的包络线,比如图中所有bar的分布可以画出一条类似高斯曲线的包络线,表示数据是高斯分布,请问如何实现

这个问题解决了,其实很简单,更改bins的宽度即可

Python科学计算常用的工具包有哪些?

1、 NumPy

NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包,最常用的也许是它的N维数组对象,其他还包括一些成熟的函数库,用于整合C/C++和Fortran代码的工具包,线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

2、SciPy:Scientific Computing Tools for Python

“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”

3、 Matplotlib

matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用,提供不亚于Matlab的绘图体验,总之用过了都说好。

关于Python科学计算常用的工具包有哪些,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。

Python 数据可视化:绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图,本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译,盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等,不管什么名称,它的基本结构是这样的:

这种图是由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)于 1977 年发明的,它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义,假设有这样一组数据:[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ],共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”,注意不是 4 个数:

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ],下四分位数(Q1)的位置是数列中从小到大第 2.25 个数,当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个,则存在。但是,可以用下面的原则,计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数,此权重取决于相对两侧整数的距离远近,距离越近,权重越大,距离越远,权重越小,权数之和等于 1。

根据这个原则,可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上,还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例,了解基本的流程。

输出结果:

这里绘制了两张箱线图,一张没有显示平均值,另外一张显示了平均值,所使用的方法就是 boxplot,其完整参数列表为:

参数很多,不要担心记忆问题,更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的,再有,与以前所使用的其他方法(函数)的参数含义也大同小异。

输出结果:

所谓的“凹槽”,不是简单形状的改变,左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间,横线依然是上限和下限。

python画hist直方图

简单说下图形选择啦,通常我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图,它们的功能简单概括为:

折线图:表示变化情况;

扇形图:表示各类别的分布占比情况;

条形图:表示具体数值;

接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的,在统计学中, 直方图 (英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示。

以下展示了python画直方图的几种方式,这里涉及到了3个包:matplotlib、pandas、seanborn。

1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数(本文主要讲解该方法画直方图)

2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数

3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数

4、使用 seaborn.distplot 函数

以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍:

参数:

返回值:

模拟真实场景:我们通过分析打分,给1000个客户进行了排名,排名越靠前,说明客户越优异,为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置,使用了直方图对比的方式。以下使用的数据是为模拟场景,随机出来的结果排名比较靠后,所以这些客户质量并不高:

hist:

matplotlib中文乱码:

直方图知道每组频数如何用python画出直方图

可以使用Pycharts库来完成,你可以百度一下学习教程,几分钟就可以学会。

下面是我给出的一个示例,仅供参考:

from pyecharts import Bar 

bar = Bar('我的第一个图表','这里是副标题')

kwargs = dict(

    name = '柱形图',

    x_axis = ['衬衫','羊毛衫','雪纺衫','裤子','高跟鞋','袜子'],

    y_axis = [5,20,36,10,75,90]

)

bar.add(**kwargs)

bar.render('bar01.html')