#认识绘制密度图的函数
#密度图是一种直方图和密度图的对比
#大多数密度估计是和密度的估计，核计算是比较复杂了
#通俗讲，纵坐标是相对用于不同类别的值#构造数据，满足正态分布
data=np.random.rand(1000)
#画一个简单的密度图
sns.kdeplot(data);**sns.kdeplot()**
> 函数功能
>> 拟合并绘制单变量或双变量核密度估计值
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2023-06-07 19:40:47
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#直方密度曲线图
#就是直方图与密度图的结合，将两图放入到同一个图形，就可以分析出直方图与密度图传达的信息
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#如果用jupyter notebook则需要这行代码让你的图像显示
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2023-07-04 13:39:31
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上部分介绍了pie以及kdeplot、distplot、jointplot、pairplot的用法分别绘制出数据的饼图、核密度分布图、柱状图、散点图、以及用jointplot绘制组合图。下面开始总结（散点图（二维，三维），折线图，（并列，叠加）柱状图，三维曲面图，箱线图的画法）：（一）散点图：(relplot, scatterplot)'''
seaborn.relplot(x=None, y=N
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2023-09-11 21:19:19
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# Python多图并列
在数据可视化领域，多图并列是一种常见的展示方式，它可以同时展示多个图形，帮助我们更全面地理解数据。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了多个库来实现多图并列的功能，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。本文将介绍如何使用Matplotlib和Seaborn这两个流行的数据可视化库来实现多图并列。
## Matplotlib实现多图
原创
2023-08-02 12:41:00
294阅读
一、并列柱状图堆积柱状图有堆积柱状图的好处，比如说我们可以很方便地看到多分类总和的趋势。但是我们发现，在堆积柱状图中，由于基底位置的不同，我们并不能很轻易地弄清楚上方分类的数据的变化趋势。因此当分类不是特别多，且我们对于总量趋势的重视程度不如各分类的时候，我们就可以考虑使用并列柱状图，这也是一种非常常见的图形。跟上次一样，我们拿小明20次月考的语数外三门科目的成绩来演示并列柱状图。可以看到，小明有
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2023-09-21 21:07:47
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在使用柱状图时，经常遇到需要多组数据进行比较的情况。 绘制单个数据系列的柱形图比较简单，多组数据柱状图绘制的关键有三点：多次调用bar()函数即可在同一子图中绘制多组柱形图。为了防止柱子重叠，每个柱子在x轴上的位置需要依次递增，如果柱子紧挨，这个距离即柱子宽度。为了使刻度标签居中，需要调整x轴刻度标签的位置。由上述可知，多组数据并列柱状图需要计算柱子x轴上的位置和x轴刻度标签。 因此，有两种实现方
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2023-08-11 18:14:18
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一、概述在近几年人群计数领域的研究中，大多数论文都沿用了MCNN（ Multi-column Convolutional Neural Network ）中提出的生成密度图的方法，本文将通过代码和CSRNet网络中生成密度图的实例来详细讲解该方法。二、生成密度图在进行人群计数的研究时，数据集通常由原始图片和标注文件共同构成，本文使用的数据集是shanghaiTech，该数据集包含了part_A_f
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2023-09-05 13:49:36
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前言本文将通过一个有趣的数据实例教大家如何通过python调用百度api 然后用pyecharts进行绘制全国影院密度分布图， 绘图效果如下： 由于本文篇幅较长，本文分上下两文。 上文主要讲解如何对已有数据通过Baidu Api进行经纬度及城市名查询， 下文讲解如何通过百度探索进行网络爬虫获取城市面积及最后绘图。在使用本文代码时，你的python环境需要支持numpy, pymysql(pym
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2023-11-22 23:27:47
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直方图、密度图import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None,
#histtyp
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2023-08-10 10:09:30
449阅读
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。Seaborn的安装>>>pip install seaborn
>>>pip install seaborn
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2024-02-22 15:29:29
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一、并列柱状图堆积柱状图有堆积柱状图的好处，比如说我们可以很方便地看到多分类总和的趋势。但是我们发现，在堆积柱状图中，由于基底位置的不同，我们并不能很轻易地弄清楚上方分类的数据的变化趋势。因此当分类不是特别多，且我们对于总量趋势的重视程度不如各分类的时候，我们就可以考虑使用并列柱状图，这也是一种非常常见的图形。跟上次一样，我们拿小明20次月考的语数外三门科目的成绩来演示并列柱状图。可以看到，小明有
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2023-08-10 21:22:15
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对于大量一维数据的可视化，除了使用直方图(Histogram)，还有一种更好的方法：核密度估计(Kernel Density Estimates，简称KDE) 所谓核密度估计，就是采用平滑的峰值函数(“核”)来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟。以下面3个数据点的一维数据集为例 现在有上数据[5, 10, 15]。绘制成直方图是这样的 而使用KDE则是：KDE核函数理论上，所有平
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2023-11-20 07:48:58
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多数研究时，会对研究数据的分布情况进行查看，比如类别数据性别，可通过频数分析画饼图查看，定量连续数据时，可通过直方图查看正态性情况，或者使用PP/QQ图查看正态性，与此同时，还可使用核密度图直观查看数据分布情况，也可以使用小提琴图或者箱线图等查看数据的分布情况。下述列出几类常用的数据分布特征图形：图形说明饼图/圆环图/柱形图/条形图等查看定类数据的分布情况，通常查看百分比占比分布直方图/PP图/Q
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2023-10-06 18:11:19
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# Python密度图
密度图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制密度图。本文将介绍如何使用matplotlib库绘制密度图，并附上一些示例代码。
## 密度图的原理
密度图是通过将数据分布转换为连续的密度函数，从而获得数据的分布情况。常用的密度函数有高斯核密度估计（KDE）和核密度估计（KDE）。KDE是一种非参数方
原创
2023-09-28 11:52:33
204阅读
import pandas as pddf = pd.read_csv(r'C:\Users\zhoutao\Desktop\data.csv')df = df[['label']]#2000-8000为范围df.dropna().plot(kind='kde', xlim=(2000,8000))
原创
2023-05-18 17:10:03
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# Python重叠密度图：一探数据可视化的魅力
在数据分析中，使用可视化工具将数据呈现给观众是非常重要的。重叠密度图是一种非常有用的工具，能够帮助我们直观地理解多个数据集的分布情况。本文将为您介绍如何使用Python绘制重叠密度图，并通过代码示例让您更好地掌握这一技能。
## 什么是重叠密度图？
重叠密度图（Overlapping Density Plot）能够展示不同数据集在相同坐标系中
在数据分析与可视化中，核密度图（Kernel Density Estimation, KDE）是一种有效的工具，用于估计数据的概率密度函数。这种统计方法在处理大规模数据集时，能够帮助我们更清晰地理解数据分布。然而，使用 Python 实现核密度图时，很多用户面临各种问题。接下来，我将分享我在处理“核密度图 Python”问题时的整个过程，包含背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南与生态扩展等
# Python绘制密度图：入门指南
密度图（Density Plot）是一种用于展示数据分布的强大可视化工具，特别是对于连续型数据。它通过计算样本数据在某一点的概率密度，提供了比传统直方图更加平滑的结果。本文将介绍如何使用Python绘制密度图，并附上示例代码。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保你的环境中安装了必要的库。如果还未安装，可以使用以下命令：
```bash
pip in
原创
2024-10-09 06:14:08
192阅读
以下密度图与柱状图都是用seaborn实现完成。 kedeplot实现密度图：sns.set_style(whitegrid)sns.kdeplot(train_data==1], bw=2, label=1, shade=true,color =red)plt.xticks(np.arange(0, 90,5))sns.kdeplot(train_data==0], bw=2, label=0,
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2023-08-15 16:54:33
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密度估计在无监督学习、特征工程和数据建模之中都有应用。一些最流行和最有用的密度估计技术是混合模型，如高斯混合(
sklearn.mixture.GaussianMixture
)，和基于近邻(neighbor-based)的方法，如核密度估计(
sklearn.neighbors.KernelDensity
)。在
聚类
这一小节，充分地讨论了高斯混
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2024-02-27 14:42:13
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