Python数据结构与算法之图结构（Graph）实例分析本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构（Graph）。分享给大家供大家参考，具体如下：图结构（Graph）——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构（tree）来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解
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2024-10-28 00:02:09
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误差线用于显示数据的不确定程度，误差一般使用标准差（Standard Deviation）或标准误差（Standard Error）。 标准差（SD）：是方差的算术平方根。如果是总体标准差，那么用σ表示，如果是样本标准差，那么用s表示。标准差反映数据集的离散程度，标准差越小，就说明数据越集中在其平均值附近。公式：（总体），（样本） 标准误差（SE）：是样本分布的标准
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2023-12-27 21:28:20
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本文介绍两个变量之间的分布图(Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.)。本文内容速看 seaborn.jointplot绘制两个变量分布图seaborn.JointGrid绘制两个变量分布图(更个性化)目录 1、绘图数据准备
2、seaborn.jointplot
图形基本设置
修改中部图
修改边际
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2023-09-12 09:00:37
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 绘制压力分布图。压力分布图常被应用于工程领域来分析材料或结构的受力情况。在处理这类问题时，我们会经历一些挑战，例如选择合适的绘图库，正确设置参数，以及可视化输出的正确性。以下是解决这一问题的过程记录，通过这个过程，希望读者能更清晰地理解如何用 Python 有效地绘制压力分布图。
### 用户场景还原
假设我们在进行结构分析时，工程师需要根据
场景：已知mean和variance，绘制正态分布曲线。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import math
#正态分布的概率密度函数。可以理解成 x 是 mu（均值）和 sigma（标准差）的函数
def normfun(x,mu,sigma):
pdf = np.exp(-
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2023-07-01 09:45:14
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方法1. 函数：fill举例说明：应力分布云图x=[0 1 1 0 0]; %x坐标
y=[0 0 1 1 0]; %y坐标
stress=[1 2 3 4 1] %应力大小
fill(x,y,stress); %填充
shading interp; %色彩平滑
colorbar; %分布柱图
axis equal;
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2023-06-29 22:34:12
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# Python如何绘制高斯分布图
## 简介
高斯分布图是用来可视化高斯分布（也称为正态分布）的概率密度函数的一种方法。高斯分布是统计学中最常见的分布之一，由于其形状呈钟形曲线，被广泛应用于数据分析和机器学习中。
在本文中，我们将使用Python来绘制高斯分布图。我们将使用`matplotlib`库来进行数据可视化，并使用`scipy`库来生成高斯分布的概率密度函数。
## 准备工作
在开
原创
2023-08-21 05:20:24
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# Python画条形分布图
## 引言
在数据可视化中，条形分布图是一种常用的图表类型，用于展示不同类别或组之间的数量或比例关系。Python提供了多种库来绘制条形分布图，本文将介绍如何使用Python绘制条形分布图。
## 整体流程
下面是实现“Python画条形分布图”的整体流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2
原创
2023-11-06 15:13:42
79阅读
# Python画PDF分布图
## 简介
随着数据分析的广泛应用，可视化成为了提供洞察力的重要工具之一。在可视化的过程中，有时候需要将数据以分布图的形式展示出来，以便更好地理解数据的分布情况。本文将介绍如何使用Python绘制PDF（概率密度函数）分布图，以帮助读者更好地理解并应用这一技术。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python以及相应的库。本文将使用`nump
原创
2023-10-30 06:21:01
799阅读
# Python画概率分布图
概率分布图是用于可视化随机变量概率分布的一种图表。Python具有丰富的数据可视化库，其中包括用于绘制概率分布图的工具。本文将介绍如何使用Python的`matplotlib`库绘制常见的概率分布图，并提供代码示例。
## 概率分布
在开始绘制概率分布图之前，我们首先需要了解一些常见的概率分布，这些分布在统计学和概率论中被广泛使用。
1. **正态分布（Nor
原创
2023-09-10 12:08:13
790阅读
## 实现Python画变量分布图的流程
为了帮助小白实现Python画变量分布图，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[选择合适的绘图类型]
D --> E[绘制变量分布图]
```
下面我们将逐步说明每个步骤需要做什么，并提供
原创
2023-10-02 10:16:35
168阅读
# Python画误差分布图的步骤
## 引言
在数据分析和统计学中，误差分布图是一种用于可视化数据误差范围的图表。它通常被用来展示模型预测与实际观测之间的差异。在Python中，我们可以使用一些常用的库来绘制误差分布图，比如Matplotlib和Seaborn。本文将介绍如何使用这两个库来实现误差分布图的绘制。
## 流程图
下面是绘制误差分布图的整个流程图：
```mermaid
g
原创
2023-09-18 17:38:35
1274阅读
# Python画频率分布图
## 引言
在数据分析和统计学中，频率分布图是一种常用的可视化工具，用于描述数据集中各个值的频率分布情况。通过绘制频率分布图，我们可以更直观地了解数据集中的数据分布情况，识别数据集中的异常值和离群点，并对数据集进行初步的探索性分析。
Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，用于绘制各种图表和可视化效果。在本篇文章中，我们将通过Python的m
原创
2023-09-09 06:22:09
560阅读
# Python画离散分布图
## 引言
在数据分析和可视化中，离散分布图是一种常见的图表类型，用于显示离散数据的分布情况。对于刚入行的开发者来说，学习如何使用Python绘制离散分布图是很重要的一步。本文将向你介绍如何使用Python绘制离散分布图，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现“Python画离散分布图”的整体流程：
```mermaid
journey
原创
2023-11-25 07:24:16
442阅读
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。在数据分析中，经常需要对数据的分布进行可视化展示，以便更直观地理解数据特征。本文将介绍如何使用Python绘制概率分布图，并通过代码示例演示具体操作步骤。
首先，我们需要导入必要的库，包括matplotlib和numpy。matplotlib是Python中常用的绘图库，而numpy是用于科学计算的库，可以帮助我们生成随机
原创
2024-05-14 06:06:55
278阅读
# Python实现人口分布图
## 引言
人口分布图是一种用于展示不同地区人口数量的可视化图表。通过人口分布图可以清晰地比较不同地区的人口规模及其分布情况。本文将介绍如何使用Python绘制人口分布图，并通过示例解决一个实际问题。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一个用于数据可视化的库，例如`matplotlib`。你可以使用以下命令来安装它：
```markdown
pip
原创
2023-09-04 10:02:36
491阅读
# Python画密度分布图
## 引言
在数据分析和可视化的世界里，密度分布图是一个非常有用的工具。它可以帮助我们理解和展示数据集的分布特征。通过密度分布图，我们可以直观地看到数据集中最常出现的区域，从而获得对数据的深入洞察。本文将介绍如何使用Python绘制密度分布图，包括所需的库、数据准备、代码示例以及解释。
## 什么是密度分布图？
密度分布图是一种用于估计随机变量分布的图形。与直
原创
2024-08-02 06:46:44
257阅读
# Python画正态分布图
## 导言
正态分布是统计学中最重要的分布之一，也被称为高斯分布。正态分布图可以帮助我们直观地理解数据的分布情况。在Python中，我们可以使用不同的库来画正态分布图，如matplotlib和seaborn等。本文将介绍如何使用Python画正态分布图，并提供一些代码示例。
## 正态分布简介
正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数具有钟形曲线的形状。正态分布
原创
2023-10-12 03:58:00
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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
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2023-12-10 11:19:24
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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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