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
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2023-05-27 14:47:51
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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
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2023-08-02 06:53:51
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# 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
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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
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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
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2023-08-04 21:15:57
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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
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2024-07-18 07:40:53
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# 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
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2019-02-23 15:26:00
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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
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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
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第0章：前言0.0 我的前言 在几个月学习的中，已经学习了python基本、进阶的语法，如果有读者不清楚的话，可以参考我之前的专栏《python进阶》。 而在这个专栏《python源码》中，我将以作者陈儒的《Python源码剖析》一书为基础，学习python的源码。 学习底层实现，作为一个高级程序员的必经之路，是一道绕不开的槛，只停留在代码的使用上，是很难保持核心竞争力的，因为语言是一直在变的
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2023-09-14 20:46:16
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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
6420阅读
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。 从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。 Python学习：1004391443 标星已经达到2.7W给出Github地址☟://github.com/TheAlgorithms/Python这个项目主要包括两部分内容
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2023-08-09 15:22:10
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0 前言去年11月在PyCon China 2018 杭州站分享了 Python 源码加密，讲述了如何通过修改 Python 解释器达到加解密 Python 代码的目的。然而因为笔者拖延症发作，一直没有及时整理成文字版，现在终于战胜了它，才有了本文。本系列将首先介绍下现有源码加密方案的思路、方法、优点与不足，进而介绍如何通过定制 Python 解释器来达到更好地加解密源码的目的。由于 P
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2024-01-06 21:09:44
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Python越来越牛了？自从连续半年拿下TOP1编程语言后，无论是薪资还是招聘需求，都越来越多了！同时，作为喜欢编程的我，我发现只要我推送Python相关的文章，大家就纷纷提问：小姐姐，我该不该学Python？如何学Python？鉴于大家都有这方面的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了
文章目录第0章 准备工作0.1 Python总体架构0.1.1 左边(python提供的模块, 库和用户自定义模块)0.1.2 右边(python的运行时环境)0.1.3 中间(python的核心--解释器)0.1.4 右边和中间的关系0.2 python源代码的组织0.2.1 下载python2.5源码0.2.2 解压源码后的目录结构0.2.2.1 主要目录说明0.3 Unix/Linux环境
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2023-09-11 13:39:31
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知识背景Flask是python web框架，主要包含werkzeug和jinja2，前者是一个WSGI工具集，后者用来实现模板处理。WSGI，WerkzeugWSGIWSGI（Web Server Gateway Interface）是一个协议，定义了Web Server和app之间的接口。接口很简单，下面一个例子myapp.py：def app(env, start_response):
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2023-11-03 23:02:59
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在 Github 闲逛时，发现一款 牛 X 的 Python 包，今天在这里介绍给大家；当用 Python 搭建 GUI 界面时，首选 PyQt5 和 Tkinter，当然这两个包的功能强大的事实毋庸置疑，日常中所需要的 GUI 界面基本都能实现；但有一个缺点就是有一定的上手门槛，需要时间成本。为解决这个痛点，开发者就开发了一款名为 Geoey 的 Python 程序包，可通过一行代码将任何 Py
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2023-08-16 16:01:12
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