python中核密度函数 核密度函数图matlab

7在python中快速浏览数据集应该调用哪个函数?

pairplot函数。7在python中快速浏览数据集调用pairplot函数，此函数使用散点图和直方图，还可以在非对角线上绘制回归图，在对角线上绘制核密度估计图。

相关问答

Q1: python 绘制和密度图笔记

import pandasas pd

import numpyas np

import seabornas sns

import matplotlib.pyplotas plt

pd.set_option('display.max_columns', 10000)

pd.set_option('display.max_rows', 10000000000)

pd.set_option('display.width', 100000)

income = pd.read_excel(r'D:\bigData\0629demo\dataSource\income.xlsx')

fill_data = income.fillna(value={'workclass': income.workclass.mode()[0], 'occupation': income.occupation.mode()[0],

                                'native-country': income['native-country'].mode()[0]}, inplace=True)

# print(income.apply(lambda x: np.sum(x.isnull())))

# print(income)

print(income.describe())

print(income.describe(include=['object']))

# 设置绘图风格

plt.style.use('ggplot')

# 设置多图形组合

fig, axes = plt.subplots(2, 1)

# 绘制不同收入水平下的年龄核密度图

# kind='kde', label='=50K', ax=axes[0], legend=True, linestyle='-'

# kind='kde', label='50K', ax=axes[0], legend=True, linestyle='--'

income['age'][income.income ==' =50K'].plot(kind='kde', ax=axes[0], label='=50K', legend=True, linestyle='-')

income['age'][income.income ==' 50K'].plot(kind='kde', ax=axes[0], label='50K', legend=True, linestyle='--')

# 绘制不同收入水平下的周工作小时数核密度图

# kind='kde', label='= 50K', ax=axes[1], legend=True,  linestyle='-'

# kind='kde', label=' 50K', ax=axes[1], legend=True, linestyle='--'

income['hours-per-week'][income.income ==' =50K'].plot(kind='kde', label='= 50K', ax=axes[1], legend=True,

                                                        linestyle='-')

income['hours-per-week'][income.income ==' 50K'].plot(kind='kde', label=' 50K', ax=axes[1], legend=True,

                                                        linestyle='--')

plt.show()

# 构造不同收入水平下各种族人数的数据

race = pd.DataFrame(income.groupby(by=['race', 'income']).agg(np.size).loc[:, 'age'])

# 重设行索引

race = race.reset_index()

# 变量重命名

race.rename(columns={'age':'counts'}, inplace=True)

print(race)

# 排序

race.sort_values(by=['race', 'counts'], ascending=False, inplace=True)

# 构造不同收入水平下各家庭关系人数的数据

relationship = pd.DataFrame(income.groupby(by=['relationship', 'income']).agg(np.size).loc[:, 'age'])

relationship = relationship.reset_index()

relationship.rename(columns={'age':'counts'}, inplace=True)

relationship.sort_values(by=['relationship', 'counts'], ascending=False, inplace=True)

plt.figure(figsize=(15, 10))

sns.barplot(x='race', y='counts', hue='income', data=race)

plt.show()

plt.figure(figsize=(15, 10))

sns.barplot(x='relationship', y='counts', hue='income', data=relationship)

plt.show()

Q2: 114 11 个案例掌握 Python 数据可视化--美国气候研究

自哥本哈根气候会议之后，全球日益关注气候变化和温室效应等问题，并于会后建立了全球碳交易市场，分阶段分批次减碳。本实验获取了美国 1979 - 2011 年间 NASA 等机构对美国各地日均最高气温、降雨量等数据，研究及可视化了气候相关指标的变化规律及相互关系。

输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 并去除图例边框。

数据集介绍：

本数据集特征包括美国 49 个州（State），各州所在的地区（Region），统计年（Year），统计月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空气温度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大热指数（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表温度（Avg Day Land Surface Temperature）。

各特征的年度区间为：

导入数据并查看前 5 行。

筛选美国各大区域的主要气候指数，通过 sns.distplot 接口绘制指数的分布图。

从运行结果可知：

光照能量密度（Sunlight），美国全境各地区分布趋势大致相同，均存在较为明显的两个峰（强光照和弱光照）。这是因为非赤道国家受地球公转影响，四季光照强度会呈现出一定的周期变化规律；

从地理区位能看出，东北部光照低谷明显低于其他三个区域；

日均最高空气温度（Max Air Temperature），美国全境各地区表现出较大差异，东北部和中西部趋势大致相同，气温平缓期较长，且包含一个显著的尖峰；西部地区平缓期最长，全年最高温均相对稳定；南部分布则相对更为集中；

日均地表温度（Land Surface Temperature），与最高空气温度类似，不同之处在于其低温区分布更少；

最大热指数（Max Heat Index），西部与中西部分布较为一致，偏温和性温度，东北部热指数偏高，南部偏低；

降雨量（Precipitation），西部明显偏小，南部与东北部大致相同，中西部相对较多。

结合地理知识做一个总结:

东北部及大多数中西部地区，属于温带大陆性气候，四季分明，夏季闷热，降雨较多。

西部属于温带地中海气候，全年气候温和，并且干燥少雨，夏季气候温和，最高温度相对稳定。

南部沿海一带，终年气候温暖，夏季炎热，雨水充沛。

按月计算美国各地区降雨量均值及标准偏差，以均值 ± 一倍标准偏差绘制各地区降雨量误差线图。

从运行结果可知：

在大多数夏季月份，西部地区降雨量远小于其他地区；

西部地区冬季月降雨量高于夏季月；

中西部地区是较为典型的温带大陆性气候，秋冬降雨逐渐减少，春夏降雨逐渐升高；

南部地区偏向海洋性气候，全年降雨量相对平均。

需要安装joypy包。

日均最高气温变化趋势

通过 joypy 包的 joyplot 接口，可以绘制带堆积效应的直方分布曲线，将 1980 年 - 2008 年的日均最高温度按每隔 4 年的方式绘制其分布图，并标注 25%、75% 分位数。

从运行结果可知：

1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度分布的低温区正逐渐升高，同时高温区正逐渐降低，分布更趋向于集中；

1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度的 25% 分位数和 75% 分位数有少量偏离但并不明显。

日均降雨量变化趋势

同样的方式对降雨量数据进行处理并查看输出结果。

筛选出加州和纽约州的日均降雨量数据，通过 plt.hist 接口绘制降雨量各月的分布图。

从运行结果可知：

加州地区降雨量多集中在 0 - 1 mm 区间，很少出现大雨，相比而言，纽约州则显得雨量充沛，日均降雨量分布在 2 - 4 mm 区间。

直方图在堆积效应下会被覆盖大多数细节，同时表达聚合、离散效应的箱线图在此类问题上或许是更好的选择。

通过 sns.boxplot 接口绘制加州和纽约州全年各月降雨量分布箱线图.

从箱线图上，我们可以清晰地对比每个月两个州的降雨量分布，既可以看到集中程度，例如七月的加州降雨量集中在 0.1 - 0.5 mm 的窄区间，说明此时很少会有大雨；又可以看到离散情况，例如一月的加州，箱线图箱子（box）部分分布较宽，且上方 10 mm 左右存在一个离散点，说明此时的加州可能偶尔地会出现大到暴雨。

视觉上更为美观且简约的是摆动的误差线图，实验 「美国全境降雨量月度分布」 将所有类别标签的 x 位置均放于同一处，导致误差线高度重合。可通过调节 x 坐标位置将需要对比的序列紧凑排布。

从输出结果可以看出，加州冬季的降雨量不确定更强，每年的的十一月至次年的三月，存在降雨量大，且降雨量存在忽多忽少的现象（误差线长）。

上面的实验均在研究单变量的分布，但经常性地，我们希望知道任意两个变量的联合分布有怎样的特征。

核密度估计 ， 是研究此类问题的主要方式之一， sns.kdeplot 接口通过高斯核函数计算两变量的核密度函数并以等高线的形式绘制核密度。

从运行结果可知：

加州在高温区和低降雨期存在一个较为明显的高密度分布区（高温少雨的夏季）；

纽约州在高温及低温区均存在一个高密度的分布区，且在不同温区降雨量分布都较为均匀。

将美国全境的降雨量与空气温度通过 plt.hist2d 接口可视化。

从运行结果可知：

美国全境最高密度的日均高温温度区域和降雨量区间分别为，78 F （约等于 25 C）和 2.2 mm 左右，属于相对舒适的生活气候区间。

美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计

在上面实验基础上，在 x， y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。

美国全境降雨量与空气温度的关系-散点分布和直方分布

sns.jointplot 接口通过栅格的形式，将单变量分布用子图的形式进行分别绘制，同时通过散点图进行双变量关系的展示，也是一种较好的展现数据分布的方式。

上面两个实验研究了双变量分布的可视化，以下研究 3 变量聚合结果的可视化。

通过 sns.heatmap 接口可实现对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的颜色块，以可视化其值的大小，并通过颜色条工具量化其值大小。

上面的两个实验可视化了各州随年份日均最高温度的中位数变化趋势，从图中并未看出有较为显著地变化。

以下通过 t 检验的方式查看统计量是否有显著性差异。stats.ttest_ind 接口可以输出 1980 年 与 2010 年主要气候指数的显著性检验统计量及 p 值。

从运行结果可以看出：

检验结果拒绝了降雨量相等的原假设，即 1980 年 与 2010 年两年间，美国降雨量是不同的，同时没有拒绝日均日照、日均最大气温两个变量相等的原假设，说明气温未发生显著性变化。

Q3: 在python中快速浏览数据集应该调用那个函数

python sns绘制回归线_python快速浏览整体数据集分布

快速浏览数据集,观察数据分布。便于合理的解释统计分析的结果。还可能为做亚组分析提供思路。

快速浏览数据集可以使用pairplot()。默认情况下，此函数使用散点图和直方图，还可以在非对角线上绘制回归图，在对角线上绘制核密度估计图。

609ae4893729a124ffa1e2ccbc37bd8e.png

这是在rrt分组下不同数据相互关系的分布情况，图太大，不能完全展示。

9530c1d5caee8fddf75c2d9cae1a3561.png

这是整体数据的核密度分布，只是展示了部分结果。

其他几种方法来可视化数据的单变量或双变量分布。

sns.displot(data, x="age", hue="rrt", multiple="stack")

6208af93adc00e6493a2cee77e62c794.png

堆砌条形图

05275683333dba405248c28d89c4581d.png

密度图

035bcf1f555699e20fd5a9bacbb69134.png

分布概率图

每种方法都有相对的优势和劣势，数据量较大时，可以从不同角度直观观察数据的分布情况，可能会发现异常值。并能够对统计分析的结果可以更合理的解释，或者为做亚组分析提供思

Q4: python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估计。核的作用是根据离散采样，估计连续密度分布。

如果原始采样是《阴阳师》里的式神，那么kernel（核函数）就相当于御魂。

假设现在有一系列离散变量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可见5和15的概率密度应该要高一些，但具体有多高呢？有没有三四层楼那么高，有没有华莱士高？如果要估计的是没有出现过的3呢？这就要自己判断了。

核函数就是给空间的每个离散点都套上一个连续分布。最简单的核函数是Parzen窗，类似一个方波：

这时候单个离散点就可以变成区间，空间或者高维空间下的超立方，实质上是进行了升维。

设h=4，则3的概率密度为：

(只有4对应的核函数为1，其他皆为0)

kernel是非负实值对称可积函数，表示为K，且一本满足：

这样才能保证cdf仍为1。

实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等。

在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion)。

seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你。

关于python中核密度函数和核密度函数图matlab的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。