本章用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 首先导入python相关模块：import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matpl
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2023-10-09 16:32:26
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这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探究数据的分布。单变量直方图 displotseaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, colo
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2023-08-03 23:37:48
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在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不
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2023-08-08 15:05:25
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文章目录1. 数据的排序1.1 sort_index()方法1.2 sort_values()方法1.3 对排序时空值的处理2. 数据的基本统计分析3. 数据的累计统计分析4. 数据的相关分析 1. 数据的排序1.1 sort_index()方法.sort_index() 方法在指定轴上根据索引进行排序，默认为零轴，升序.sort_index(axis=0, ascending=True)&g
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2024-07-19 09:32:39
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一、查看数据分布趋势1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 %matplotlib inline#读取源数据
df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, sep='
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2023-06-13 22:57:30
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概率论与数理统计一、描述性统计和统计图1.用Pandas来计算统计量使用 pandas的describe方法计算相关统计量，并计算身高和体重的偏度，峰度，样本的25%,50%,90%分位数 数据如上图所示from numpy import reshape,c_
import pandas as pd
df = pd.read_excel('F:/hellopython/Pdata4_6_1.xls
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2023-08-06 18:29:46
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文章目录威布尔分布及其性质在Python中生成威布尔分布的随机数指数分布和拉普拉斯分布的对比 威布尔分布及其性质威布尔分布，即Weibull distribution，又被译为韦伯分布、韦布尔分布等，是仅分布在正半轴的连续分布。在numpy.random中，提供了按照威布尔分布生成的随机数生成器，并且提供了与威布尔分布关系密切的瑞利分布、指数分布以及拉普拉斯分布，列表如下函数概率密度表达式wei
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2023-07-12 21:44:18
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1. t分布形状类似于标准正态分布2. t分布是对称分布，较正态分布离散度强，密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3. 对于大型样本，t-值与z-值之间的差别很小作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响，是适合任何样本容量都可以使用的合适分布应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量
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2019-03-22 15:17:00
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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
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利用plt.hist()import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(21, 12))
plt.hist(x, bins=50)
# plt.hist(df['title'].apply(lambda x: len(x)), bins=50)
plt.grid()
plt.savefig('d
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2023-06-13 20:07:38
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此文介绍如何用python简单的实现离散概率分布和连续概率分布，加强对分布的理解离散型概率分布：包括伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布伯努利分布：伯努利分布就是我们常见的0-1分布，即它的随机变量只取0或者1，各自的频率分别取1−p和p，当x=0或者x=1时，我们数学定义为：import scipy.stats as stats #导入科学计算包
import numpy as np
imp
np.swapaxes numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
arr：输入的数组
axis1：对应第一个轴的整数
axis2：对应第二个轴的整数swapaxes函数的功能很简单，作用是直接交换两个轴 np.random.uniform借助numpy.random.uniform()方法，我们可以从均匀分布中获取随机样本，并使
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2023-07-04 17:51:47
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首先介绍scipy中的几类函数：概率密度函数(PDF: Probability Density Function)：连续随机变量的概率分布特性用概率密度函数(PDF: Probability Density Function)来刻画。累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function)：百分点函数(PPF: Percent Point Function)：百分
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2023-08-06 18:03:18
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文章目录写在前面的话 累计分布函数（CDF） References 写在前面的话看了一圈google 搜索画 CDF 的前10的中文输入，发现又到我出马的时候了。这种图片应该是不能要的吧。用很多奇奇怪怪的方法画出来的可能不太OK , 所以打算写一个个人认为画出来很美观的并且还不错的方法。个人参考的是这个链接https://stackoverflow.com/questions/39297523/
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2023-08-30 22:19:27
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正态分布（Normal Distribution）1、正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。2、正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = （x−μ） / σ#显示标准正态分布曲线图1 import numpy as np
2 import scipy.stats a
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2023-05-27 16:45:37
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数据特征分析分为以下部分：1.分布分析 2.对比分析 3.统计分析 4.帕累托分析 5.正态性检验 6.相关性分析数据：分布分析分布分析 --> 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据 主要是：极差、频率分布情况、分组组距及组数import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import
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2023-09-03 11:53:33
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文章目录《Python数据科学快速入门系列》快速导航：1. 概述2. 常用的数据分布图表应用2.1 统计直方图2.2 核密度估计曲线2.3 箱形图2.3.1 实例分析2.3.2 箱型图的价值2.3.3 箱型图和直方图的选择2.3.4 使用总结2.4 小提琴图3. 总结 写在开始：博客简介：专注AIoT领域，追逐未来时代的脉搏，记录路途中的技术成长！博主社区：AIoT机器智能, 欢迎加入！专栏简介
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2023-08-18 19:07:35
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文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生
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2023-06-09 14:00:08
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各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念1、标准差：三种分布1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。 2、t分布 3、F分布三种检验1、卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，
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2024-01-02 23:32:12
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：
scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-07-11 10:32:47
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