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
转载
2023-05-27 14:47:51
1640阅读
# 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
271阅读
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
287阅读
# 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
70阅读
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
转载
2023-08-02 06:53:51
464阅读
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
转载
2023-08-04 21:15:57
454阅读
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
转载
2024-07-18 07:40:53
18阅读
# 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
转载
2019-02-23 15:26:00
660阅读
2评论
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
1007阅读
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
python中函数的参数理解1. 形参与实参2. 关键字参数与位置参数3. 传递任意数量的参数4. *号的位置 1. 形参与实参2. 关键字参数与位置参数3. 传递任意数量的参数4. *号的位置1. 形参与实参 很简单，直接看代码：def add(a, b):
return a + b
c = add(3, 5)
print(c)在定义add函数中，变量a、b均为形参
转载
2023-07-14 21:56:41
190阅读
点赞
在python3.8之后函数参数中允许出现/和*号，/用来指明某些函数形参必须使用位置参数而非关键字参数的形式，*出现在函数参数中第一种含义可以表示为可变参数，一般写作*args；对于单独出现在参数中的*参数，则表示，*后面的参数必须为关键字参数的形式，接下来详细说下该用法：1 /参数的用法如果你想要函数的调用者在某个参数位置只能使用位置参数而不能使用关键字参数传参，那么你只需要在所需位置后面放置
转载
2023-06-23 12:31:23
164阅读
可变参数在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：def calc(n
转载
2024-06-21 07:49:09
27阅读
在 Python 中，* 和 ** 具有语法多义性，具体来说是有四类用法。1 算数运算* 代表乘法** 代表乘方print(2 * 5)
print(2 ** 5)2 函数形参*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你, 所以在这个场景下使用这两个关键字。其实并不是必须写成 *args 和
转载
2023-06-24 21:23:15
220阅读
1.带一个*号的参数传递 一般的方法都是指定了传递参数的个数，但是有的时候你不知道你需要传递多少个参数，这个时候就可以在参数之前加上一个*号，可以是0个也可以是n个，传递进去的参数都是存在元祖里面的。def test(*a):
length = len(a)
if (length==0):
print 'None'
else:
转载
2023-05-26 10:10:21
102阅读
本文约3000字，建议阅读9分钟
本文将讨论Python的函数参数。我们将了解*args和**kwargs，/和*的都是什么，虽然这个问题是一个基本的python问题，但是在我们写代码时会经常遇到，比如timm中就大量使用了这样的参数传递方式。定义和传递参数parameters 和arguments 之间的区别是什么？许多人交替使用这些术语，但它们是有区别的：Parameters 是函数定义中定
转载
2023-08-01 14:49:08
96阅读
一 形参与实参的介绍 函数的参数分为形式参数和实际参数，简称形参和实参： 形参即在定义函数时，括号内声明的参数。形参本质就是一个变量名，用来接收外部传来的值。 实参即在调用函数时，括号内传入的值，值可以是常量，变量，表达式或三者的组合： 1.实参是常量res=my_min(1,2)2.实参是变量a=1
b=2
res=my_min(a,b)3.实参是表达式res=my_min(10*2,10*my
转载
2023-08-20 19:37:43
105阅读
