# 如何使用Python画累计分布图
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(计算累计分布)
B --> C(绘制累计分布图)
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
数据 -- 导入数据
导入数据 -- 计算累计分布
计算累计分布 -- 绘制累计分布图
```
原创
2024-07-09 05:46:39
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# Python画出累计分布图
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python来画出累计分布图。累计分布图是一种用于显示数据累计频率的图表，能够帮助我们更直观地理解数据的分布情况。
## 流程
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入需要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制累计分布图 |
现在让我们逐步
原创
2023-12-24 05:45:39
218阅读
第3章 变量分布图
本文目录：第3章 变量分布图3.1 直方图3.2 密度图3.3 箱线图3.4 常用分布函数封装3.5 多变量分布图3.5.1 两个变量3.5.2 多个变量参考资料：3.1 直方图
这里以经典的鸢尾花（iris）数据集为例，展示Seaborn、Proplot以及SciencePlots的直方图。import matplotlib.pyplot as plt
import seab
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2024-08-07 16:19:11
107阅读
# 误差累计分布图的绘制与应用
在数据分析和机器学习中，误差是一个不可避免的话题。理解误差的分布特点可以帮助我们更好地评估模型的表现。误差累计分布图（Cumulative Distribution Function，CDF）是一种直观有效的可视化工具，可以帮助我们了解模型预测误差的行为。在本文中，我们将使用 Python 的 Matplotlib 库来绘制误差累计分布图，并提供相关的代码示例。
累积分布函直方图和核密度估计的主要优势在于直观上的吸引力：能够告诉我们找到某个特定数据点的可能性有多大。例如，从图2-2可以清楚看出250毫秒左右的值出现的可能性非常大，而大于2000毫秒的值则非常罕见。但是具体有多罕见呢？这个问题仅靠图2-2的直方图是很难找到答案的。另外，除了想知道尾部所占的比重，我们可能还想知道哪部分请求是在150～350毫秒这个典型时间段完成
描述：在Scipy的模块中，有一个统计的木块——States,其中函数有描述统计(describe)、峰度(kurtosis)、偏度(skew)、众数(mode)、n阶矩。分布：还有一些分布函数，正泰分布(norm)、对数正态分布(lognorm)、……计算：针对这些分布函数，有一些通用的的函数，生成符合分布的随机数(rvs)、概率密度函数(pdf)、累计分布函数(cdf)、残存函数(sf ,也就
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2023-09-28 21:44:25
191阅读
这篇文章主要介绍了python经典应用案例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。 作者：Peter 编辑：Peter大家好，我是Peter~最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：提供源码：都是基于jupyter notebook，附带
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2024-08-30 14:16:31
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# 如何使用Python绘制累计频率分布图
在数据分析中，累计频率分布图是一种有效的可视化工具，可以帮助我们理解数据的分布情况。本文将带你一步一步地使用Python绘制累计频率分布图。接下来，我们将介绍整个流程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
以下是绘制累计频率分布图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
数据的整理与图示分类数据：一、频数与频数分布1.频数与频数分布 2.列联表与交叉表 --列联表：两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表。 --交叉表：二维的列联表。 3.比例，百分比，比率 --比例：样本或总体各个部分的数据占全部数据纸币，通常反应样本或总体的构成结构。如男生占50% --百分比
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2024-01-12 13:23:21
483阅读
# Python画统计分布图
统计分布图是一种用来展示数据分布情况的图表，能够帮助我们更直观地了解数据的分布特征。在Python中，我们可以使用各种库来绘制不同类型的统计分布图，如直方图、箱线图、散点图等。本文将介绍如何使用Python的matplotlib库来画统计分布图，并给出一些实际的代码示例。
## 安装matplotlib库
在开始之前，首先需要安装matplotlib库。可以使用
原创
2024-03-30 05:25:32
153阅读
一、评分卡模型 PS：核心点在于我们需要一个判别指标来对数据进行打标签分类 1、项目简介： 信用评分技术是一种应用统计模型，其作用是对贷款申请人做风险评估分值的方法。在互金公司等各种贷款业务机构中，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。评分卡主要分为三类A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）、C卡（贷后评分卡）。我们主要讨论的是A卡即申请
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2024-01-03 15:43:41
97阅读
# 速度的累计频率分布图及其在数据分析中的应用
在数据分析中，速度是一个常见的指标，尤其是在交通、运动和物理实验等领域。理解速度的变化对于优化资源配置和决策制定至关重要。本文将介绍如何使用 Python 绘制速度的累计频率分布图，并解释其应用。
## 什么是累计频率分布图？
累计频率分布图用于展示数据中某个取值以下的观测值占总观测值的比例。这种图形对于理解数据分布特性、寻找阈值以及分析趋势非
# Python累积分布曲线
## 引言
在统计学中，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是用于描述随机变量的概率分布的一种函数。累积分布函数可以告诉我们一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。在本文中，我们将介绍如何使用Python来绘制累积分布曲线。
## 累积分布曲线
累积分布曲线是指将概率分布函数（Probability De
原创
2023-07-25 20:07:20
762阅读
简单累计功能Series sum() 返回一个 统计值DataFrame sum。默认对每列进行统计设置axis参数，对每一行 进行统计describe()可以计算每一列的若干常用统计值。获取seaborn planets数据github: https://github.com/mwaskom/seaborn-data.gitwindows： 放在用户目录下（在线下载卡。超时。）dropna(
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2023-08-26 14:40:50
110阅读
数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导，供领导做决策用，因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能。Python有两个比较出色的图表制作框架，分别是Matplotlib和Pyechart。本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表。Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使用，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。1、柱
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2024-04-20 20:46:38
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## 教你绘制多个高斯分布图
在数据分析与可视化中，高斯（正态）分布是一个重要的概念。今天，我们将会学习如何使用Python绘制多个高斯分布图。这个过程相对简单，我们将分为几个步骤进行。
### 整体流程
我们可以将绘制多个高斯分布图的流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
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
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2023-11-13 13:57:53
108阅读
python3.4总结1.if1.if 多分支结构语法:if 条件语句1: 代码段1lif 条件语句2: 代码段2elif 条件语句3代码段3…else: 代码段N练习 1根据分数对成绩进行评级：A(90 ~ 100)、B(80 ~ 89)、C(60~79)、D(60分以下)，分数是有效的百分制分数score = 30
if score >= 90:
print('A')
elif
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2023-09-21 00:45:52
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在对数据的质量进行分析后，接下来就可以对数据的特征进行分析和计算，也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式：分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析（帕累托分析）、相关性分析、正态性检验。
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2023-07-07 18:55:38
148阅读
# Python 绘制累计分布函数
在数据分析和统计中，累计分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）是一个重要的概念。它表示随机变量小于或等于某个特定值的概率。CDF 可以帮助我们了解数据的分布，并提供图形化的信息以支持决策。
## 什么是累计分布函数？
在数学上，给定一个随机变量 \( X \)，其累积分布函数定义为：
\[
F(x) = P
