# Python画分布图 stem
## 概述
在数据分析和可视化中，分布图是一种常用的图表类型，用于展示数据中各个类别或数值的分布情况。而在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现分布图的绘制。本文将向你介绍如何使用Python画分布图中的一种类型——stem图。
## 分布图的流程
下面是实现“Python画分布图stem”所需的步骤的一个示例表格：
| 步骤 | 描述
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。plotly是python非常强大的可视化库，画出的图不仅精美还数据全面，非常适合拿来画地图今天教大家用plotly库绘制房价和地铁线路分布图，通过本次实例，你能够掌握地图标点、划线的基本用法plotly的安装比较简单，直接在命令行输入：pip install plotly 然后需要在官网注册1
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2023-08-02 17:09:25
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联合分布（Joint Distribution）图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式，在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼前一亮。 那么，本文就将用seaborn来实现联合分布图的绘制。seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化模块，借助于其，我们可以通过较为简单的操作，绘制出各类动人的
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2023-08-17 13:35:47
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# -*- coding: cp936 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
step = 0.1
data = [0]*((int)(44/step))
f = open('123.txt','r')
while True:
line = f.readline()
if not line:
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2023-06-26 14:47:55
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官方文档： https://matplotlib.org/gallery/index.htmlhttps://plot.ly/python/1.绘制了折线图(plt.plot) 2.设置了图片的大小(plt.figure) 3.实现了图片的保存(plt.savefig) 4.设置了xy轴上的刻度和字符串(xticks) 5.解决了刻度稀疏和密集的问题(xticks) 6.设置了标题,xy轴的lab
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2023-09-06 11:37:13
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Seaborn介绍Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn
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2023-07-27 21:38:25
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%matplotlib inlinePopulating the interactive namespace
from numpy and matplotlib
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.random import randn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pypl
一、基础概念 先来看下数据的类型，常见的数据分类方式有三种：第一种是按照数据的结构属性分类，根据数据的存储形式分为结构化数据和非结构化数据，例如数据库的存储对象基本上都是结构化数据，结构化数据是进行数据分析的基本类型；对于非结构化数据，其存在形式多样化，有视频、音频、图片、影像、文档和文本等形式，对于非结构化数据只有将其转化为结构化数据才能进行数分析。第二种按照数据的连续性特征分为离散型数据和连续
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2023-08-24 17:59:52
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imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration=duration) 不应该缩进至循环中，而应该与for循环齐平)
结果发现，人家想问的是怎么画降雪的站点图。。
尴尬
但是之前展示的降雪gif动图，还是我今年1月份画的，现在原始数据也找不到了，最惨的是，代码也找不到了，难以复现图片。不过这难不倒机智的我！为了展示静态的图
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2023-08-22 16:11:54
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R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.1——密度分布图、面积图、密度图面积图介绍 提起面积图，就不得不说他与折线图各自适用情况。首先，如果只有一个要展示的元素，那么最好使用折线图，因为折线图可以清晰的查看元素的涨跌走势。如果需要展示多种元素，并且需要观看整体走势、展示不同元素的涨跌状况，最好使用面积图。面积图更适合描绘整体与局部的关系。 而折线图则在不考录整体走势的情况下使用。折线图更容易展示不同
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2023-06-20 15:02:07
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%matplotlib inlinePopulating the interactive namespace from numpy and matplotlib
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.random import randn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.
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2023-09-14 09:11:04
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二.分类图 1. 分类散点图 （1）散点图striplot（kind='strip'） 方法1： seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge
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2019-07-09 14:39:00
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2评论
做数据可视化，经常不知道图表要怎么用？做出来的图表又丑又看不出趋势，今天帆软君给大家分享一下如何更好地利用图表。根据数据之间的关系，统计图表可被分为分成四个大类，你可根据自己的目的（即你想表达什么）来选择适合的图表，最后达到“一图胜千言”的效果。比较类：柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图 占比类：饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表
最近在用matlab跑数据，时间比较充足，所以想学一下python来画空间分布图，之前没有接触过python，感觉画图会比matlab更好看更流畅一些。画下来确实有耳目一新的感觉。还是利用第一篇笔记里的数据，画格陵兰岛的某数据的空间分布，初步绘制出来的结果如下。关于绘图中的难点：1.二次曲线外观（扇形的地图） 2.填色 3.cartopy库的安装！！！属实在库的安装上折腾了好久1.如何
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2023-07-14 11:44:08
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导语随着数据在各行业中的应用越来越广泛，大家也逐渐认识到数据可视化在企业生产经营中的重要作用，在数据可视化过程中，图表是处理数据的重要组成部分，因为它们是一种将大量数据压缩为易于理解的格式的方法。数据可视化可以让受众快速Get到重点。今天，数维图小编将为大家介绍数据可视化图表类型 —— “分布类”图表。关于图表 - About Chart数据的理解需要技巧，也许我们无法快速记住一连串复杂的数据，也
# Python 分布图的科普与实现
在数据科学和分析中，数据的可视化是一个重要的环节。分布图是一种用于展示数据分布特征的可视化工具，能够帮助我们了解数据的集中程度、离散程度以及可能的异常值。Python 提供了丰富的库来绘制分布图，其中最常用的包括 Matplotlib 和 Seaborn。本篇文章将带您了解怎样使用 Python 绘制分布图，并附有代码示例。
## 1. 理解分布图
分布
本文示例：根据箱型图、直方图的代码和数据的条件查询方法，画出航空公司男性和女性用户的年龄分布箱型图和直方图。目录图形概念1.箱型图2.直方图步骤：1、导入相关库2、对数据进行处理 3、绘制图形 箱型图
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2023-09-01 17:28:30
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每个指标都在某个方向提供一定信息，没有那些指标可以提供数据的全部信息，指标之间是互补的。1，集中趋势：Central tendencey #a，数据向其中心值靠拢的倾向和程度；————当数据比较离散的时候无法用集中趋势来代表一般水平。 #b，测度集中趋势就是寻找数据一般水平代表或者中心值； #c，不同类型的数据用不同的集中趋势测度值； #d，低层次数据的集中趋势测度适用于高
一、概率分布 概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。 概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。 离散数据：数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有相应概率。 连续数据：数据涵盖的是一个范围，这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。二、安装python的科学计算包scipy 在pyt
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2023-06-16 19:49:59
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前言 在工作合生活中，会遇到处理pdf的时候，尤其pdf分割与合并时束手无策，下面就利用python实现pdf分割和合并，并且利用pyqt5来实现图形化展示。 将多个PDF文件合并成一个PDF文件的合并工具。PD
