import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import skew
from scipy.stats.stats import pearsonr
%config InlineBackend
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2023-05-27 14:47:51
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给定一个数据样本集，若想得到总体的概率分布，通常有两类方法：参数估计和非参数估计。参数估计需要先假定这个数据样本服从某种分布，再使用数据去拟合分布中的参数，含有较大的主观成分。而非参数估计，即核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），不需要预先假设，从数据本身出发，来估计未知的密度函数。一、估计过程1、以每个点的数据+带宽（邻域）作为参数，用核函数估计样本中每个数据
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2023-08-02 06:53:51
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# 探索 Python 中的 KDE 图：透视 `kdeplot` 参数
在数据科学中，数据可视化是一个至关重要的工具。尤为重要的是概率密度估计（KDE，Kernel Density Estimation）图，它能够帮助我们理解数据的分布特性。在 Python 中，`seaborn` 库是一个非常强大的可视化工具集，其中的 `kdeplot` 函数使得我们可以轻松绘制 KDE 图。本文将深入探讨
原创
2024-10-02 03:46:22
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一，处理类别数据上篇文章我们是利用KNN.py中的自编函数panduan在读取数据的过程中来实现的，而这种转变在sklearn中已经有轮子调用了这里再补充一点：对于类别数据(对于特征值也是适用的),可以分为标称特征(nominal feature)和有序特征(ordinal feature).对于我们这里的数据largeDoses，smallDoses，didntLike应该是对应着有序特征#接下
# Python中的KDEPlot函数参数详解
KDEPlot函数是seaborn库中的一种数据可视化函数，用于绘制核密度估计曲线。核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计概率密度函数的曲线。在seaborn库中，KDEPlot函数有多个参数可以调整，以实现不同的效果。
## KDEPlot函数的参数介绍
### data
- 描述：要绘制的数据集
- 类型：DataFrame，数组等
#
原创
2024-06-26 06:09:53
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# 理解 Python 中的 KDE Plot Cut: 从入门到熟练
在数据科学和统计学中，KDE（Kernel Density Estimation，核密度估计）是一种常用的平滑方法，用于估计随机变量的概率密度函数。Python 中的 `seaborn` 库提供了一种便利的方法来生成 KDE 图，而 `cut` 参数则可以用于控制密度估计的边界处理。
本文将带您逐步理解如何在 Python
原创
2024-10-10 06:06:29
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Python特征分析-正态性检验正态性检验引入库直方图初判QQ图判断创建数据->计算均值、方差、百分位数、1/4\，2/4位数绘制数据分布图、直方图、QQ图KS检验理论推导直接用算法做KS检验 正态性检验介绍：利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 方法：直方图初判 、 QQ图判断、 K-S检验引入库import matp
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2023-08-04 21:15:57
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概述模块Pickle实现了对一个 Python 对象结构的二进制的序列化和反序列化。 即当Python程序持续运行一些字符串、列表字典、甚至自定义的类等数据对象，需要持久化存储，即存储在磁盘中，防止运行在内存中，因断电等情况丢失数据。那么Pickle模块就派上用场了，它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickl
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2024-07-18 07:40:53
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# 使用Seaborn绘制双Y轴KDE图
在数据可视化中，密度估计图（KDE图）是一种重要的工具，它能够帮助我们直观地观察数据的分布情况。Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，它提供了许多方便的绘图功能。在许多情况下，我们可能需要同时展示两组数据的分布，将其放在同一个图上，用双Y轴进行比较。本文将介绍如何使用Seaborn绘制双Y轴KDE图，并结合示例代码进行详细解
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。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，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matpl
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2019-02-23 15:26:00
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核函数密度估计图核函数密度估计图函数原型参数解读案例教程案例地址核函数密度估计图核函数密度估计图kdeplot(),该图主要用来拟合并绘制单变量或双变量核密度估计值。函数原型seaborn.kdeplot(data, data2=None, shade=False, vertical=False, kernel='gau', bw='scott', ...
原创
2022-01-24 15:58:40
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核函数密度估计图
核函数密度估计图
函数原型
参数解读
案例教程
案例地址
核函数密度估计图
核函数密度估计图kdeplot(),该图主要用来拟合并绘制单变量或双变量核密度估计值。
函数原型
seaborn.kdeplot(data, data2=None, shade=False,
vertical=False, kernel='gau',
原创
2021-09-07 13:55:56
2396阅读
一、seaborn简介seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具
原创
2021-01-20 09:59:40
6427阅读
第0章：前言0.0 我的前言 在几个月学习的中，已经学习了python基本、进阶的语法，如果有读者不清楚的话，可以参考我之前的专栏《python进阶》。 而在这个专栏《python源码》中，我将以作者陈儒的《Python源码剖析》一书为基础，学习python的源码。 学习底层实现，作为一个高级程序员的必经之路，是一道绕不开的槛，只停留在代码的使用上，是很难保持核心竞争力的，因为语言是一直在变的
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2023-09-14 20:46:16
53阅读
Python是一种动态的脚本语言。具体的我就不多介绍了，可以参考www.python.org. Python是Open Source的，在www.python.org可以下载到最新的2.5版的源代码。源代码链接在这里:Python 2.5 下载下来之后直接解压缩可以看到如下的目录结构：DemoDemo用的代码，主要用来展示Python的一些应用DocPython的UserManual。Latex格
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2023-07-07 14:58:04
72阅读
非常高兴看到又一本原创 Python 图书的出版。说起来，我和 Python 还算有一点缘分。在 2000 年的时候，非常偶然的一次机会接触 到Python，当时网上资料非常之少，不知天高地厚的我竟冒失地接手了国内第一本引进 Python 图书的合作翻译工作，往事不堪回首。记得当时经常有人问我 Python 能用来做什么…而能举出来的例子的确寥寥可数。历经数年的发展，Python 已今非昔比，
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2024-08-05 10:35:46
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学习陈儒老师的《Python源码剖析》 我用的源码为python3.7，所以做了一些改动PyObject在python中万物皆对象，对象拥有相同的一些内容，这些定义在PyObject中[object.h]
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobjec
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2023-08-02 08:28:16
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目录1.random.random()2.random.uniform() 3.random.randrange()4.random.randint()5.random.choice()6.random.shuffle()7.random.sample()我们先来看一看random模块中有多少个方法而此文章要讲解的方法主要有如下几个：1.random.random()2.random.u
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2023-07-11 09:29:04
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Python源码分析本文环境python2.5系列
参考书籍<<Python源码剖析>>本文主要分析Python中类时如何实现的，在Python中，一切都是对象；任何对象都有一个type，都可以通过class属性，一般情况下为type对应于Python源码中的PyType_Type；在Python的类中，都直接或者间接与Object有关联，都是Object的子类，对应Pyt
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2023-09-02 19:08:13
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默认情况下，Python 源码文件以 UTF-8 编码方式处理。在这种编码方式中，世界上大多数语言的字符都可以同时用于字符串字面值、变量或函数名称以及注释中——尽管标准库中只用常规的 ASCII 字符作为变量或函数名，而且任何可移植的代码都应该遵守此约定。要正确显示这些字符，你的编辑器必须能识别 UTF-8 编码，而且必须使用能支持打开的文件中所有字符的字体。1、如果不使用默认编码，要声明文件所使
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2023-09-08 19:06:55
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