之前我们介绍了pandas的分组聚合(传送门：python数据分析实战：pandas之分组聚合)，那么对于这个求累计降水的案例，如果不使用分组的功能，能不能用其他方法实现呢？问题回顾：现有一次降水过程的逐小时站点观测资料，包括：站号、年、月、日、时以及各气象要素。如何计算每个站点过程的总降水量？如何计算每个站点日总降水量？如何计算12小时累计降水量？解决思路及方案：1. 索引
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2024-07-18 07:19:08
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真实案例来理解累积流图的真正含义 目前，是美国敏捷联盟认证的敏捷教练（CSM），致力于推动国内的敏捷实践与宣传。累积流图（CFD: Cumulative Flow Diagram)是看板方法里的核心度量，可以很好地反映工作项在每个流程环节的流动问题。但遗憾的是，由于这个度量图表比较抽象，导致很多团队想用又不会用。 原理想知道怎么用，首先要理解怎么画出来的：团队在每天
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2024-01-13 06:25:54
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#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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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
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实现Python累积柱形图
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现Python累积柱形图。下面是整个过程的步骤概述：
1. 导入所需的库
2. 创建数据
3. 绘制累积柱形图
现在让我们逐步详细介绍每一步，并提供相应的代码。
步骤1：导入所需的库
首先，我们需要导入matplotlib库来进行数据可视化。代码如下：
```python
import matplotlib.pyp
原创
2024-01-11 13:00:03
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急，怎么用excel计算累计频率和累计频数啊可以用2数，标准的FREQUENCY 函数，也可以用countif函数，前者只可以计算频率后者还可以计算累积频率。说明如下：1、FREQUENCY 函数计算数值在某个区域内的出现频率，然后返回一个垂直数组。例如，使用函数 FREQUENCY 可以在分数区域内计算测验分数的个数。由于函数 FREQUENCY 返回一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。语
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2024-02-17 10:35:32
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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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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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如何使用R语言绘制累积密度曲线
【流程表格】
| 步骤 | 代码 | 功能 |
| ------ | ------ | ------ |
| 步骤1 | install.packages("ggplot2") | 安装ggplot2包 |
| 步骤2 | library(ggplot2) | 载入ggplot2包 |
| 步骤3 | data
原创
2024-02-14 08:46:44
173阅读
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。在R中，累积概率密度函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是用来描述一个随机变量取值小于或等于给定值的概率的函数。本文将介绍如何在R语言中使用累积概率密度函数，并给出相关的代码示例。
首先，让我们看看CDF的定义。给定一个随机变量X，其累积概率密度函数可以表示为P(X ≤ x)，其中x是一个给定的值
原创
2023-12-07 08:17:23
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前言用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。可收藏当做模板使用，先来看看实现效果：帕累托帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、平常也称之为「80 对 20」规则，即二八法则。现在我们有一份商品销售数据，包含店名，风格，品类，销售日期，销售额等字段。我们以品类，销售额，使用帕累托分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80%
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2024-04-14 13:42:55
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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
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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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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
