stata常用作图指令包你满意Stata Stata 作图常用指令作图常用指令SStata tata 作图常用指令作图常用指令1.茎叶图1.茎叶图1.1.茎叶图茎叶图stem x1,line(2)(做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9)stem x1,width(2)(做 x1 的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2
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2024-01-12 22:04:01
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探索性数据分析快速地汇总数据,显示数据集的等级顺序和形状看下面一组对50名应聘某职位的人提出的150个能力测试问题回答正确的问题个数为了绘制茎叶显示,将第一行的高位数放左,低位放右高位低位6972897107112121314类似这样全部排列，并且最后做排序，得到如下所示：竖线左边的是径的值,竖线右边的是叶的值，用长方形将叶子围起来将上图逆时针方向旋转90°,与60-69，70-79。。。的直方图
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2024-07-26 18:04:44
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茎叶图，又叫枝叶图。主要思路是将数据分成主干和分支两部分，再按照主干进行分类，这样就能大致的看出数据的分布情况。话不多说，直接上：图： 这里的数据，就是十位和个位，总的数据为：2,10,15,20,23,27。得知，该样本在20-30间的数值最多。一般多的展示两组数据，三组以上就不方便看了。
这里记录了A、B两组数据的分布情况，可以看出，A组数据在420附近较多，B组
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2023-06-09 15:10:46
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# 茎叶图代码分析：从零开始的指南
在数据分析和可视化领域，茎叶图是一种非常有效的展示数据分布的工具。对于刚入行的小白，理解茎叶图的概念以及如何利用Python实现它是一项不小的挑战。今天，我将带领你逐步完成这个任务。
## 流程概述
实现茎叶图的过程可以分为几个步骤，下面是详细的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
# 使用R语言从Excel表格中绘制茎叶图
## 引言
在数据分析中，茎叶图是用来展示数据分布的一种有效方式，它特别适合小型数据集，使得数据的分布情况一目了然。而R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了很多可视化的功能。本篇文章将介绍如何从Excel表格中导入数据，并使用R语言绘制茎叶图，帮助我们更好地理解数据的分布。
## 实际问题
假设你是一个旅游公司数据分析师，最近你收集到了一组客户
原创
2024-10-29 03:49:16
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# Python做茎叶图的科普与应用
## 引言
在数据分析和可视化中，茎叶图（Stem-and-leaf plot）是一种常用的图形呈现手段。它不仅能够展示数据的分布，还能保留较为精确的信息，是探索性数据分析中的有力工具。本文将详细介绍如何使用Python绘制茎叶图，并结合甘特图和状态图的示例进行深入探讨。
## 茎叶图的基本概念
茎叶图是一种将数值数据分为“茎”（stem）和“叶”（l
# 如何使用Python绘制茎叶图
茎叶图是一种用于展示数据分布的有趣方式，能够直观地呈现数据信息。本文将指导你如何在Python中实现茎叶图的绘制。我们将逐步完成这个过程，并详细介绍每一步所需的代码及其解释。
## 整体流程
在实现茎叶图之前，我们首先需要明确整个过程的步骤。下表展示了绘制茎叶图的主要流程：
| 步骤 | 说明
# 如何在Python中实现茎叶图
茎叶图是一种用于描述数据集分布情况的图形化工具，常用于统计学中。在本篇文章中，我们将一步一步地实现一个茎叶图，帮助初学者理解如何在Python中完成这一任务。
## 流程概述
在实现茎叶图之前，让我们先了解一下整个流程。我们需要执行以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 05:11:22
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介绍 茎叶图（Stem-and-Leaf display)又称“枝叶图”，由统计学家约翰托奇( Arthur Bowley)设计，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面
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2016-08-14 13:41:00
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茎叶图是一种数据可视化图形，用于展示多个变量之间的关系。它可以帮助我们更好地理解数据的组织结构和变量之间的层次关系。在Python中，我们可以使用各种图形库来绘制茎叶图，比如matplotlib和seaborn。
在本文中，我们将介绍什么是茎叶图，如何使用Python绘制茎叶图，并通过示例代码来说明。我们还将使用mermaid语法绘制序列图和流程图，以更好地展示茎叶图的应用过程。
## 什么是
原创
2023-08-21 09:34:03
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茎叶图(Stem-and-Leaf Diagrams)又称“枝叶图”，由统计学家约翰托奇设计，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将e68a84e8a2ade799bee5baa6e997aee7ad9431333332396232数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎)，将变化大的位的数作为分枝(叶)，列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。 >
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2024-01-05 21:37:50
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## 使用Python绘制茎叶图
### 引言
茎叶图（Stem-and-Leaf Plot）是一种有效的数据可视化工具，主要用于展现数据的分布情况。它不仅能够使我们直观地看到数据的集中趋势和离散程度，同时也能保留原始数据的信息。在本篇文章中，我们将使用Python来绘制茎叶图，并详细介绍相应的代码与步骤。
### 为什么使用茎叶图？
与直方图等其他数据可视化方法相比，茎叶图有以下几个优点
# 茎叶图的介绍及Python实现
## 引言
茎叶图（Stem-and-leaf plot）是一种用于展示数据分布的图形方式，特别适合用于小到中等规模的数据集。它可以保留原始数据的信息，同时又以一种较为直观的方式呈现出数据的分布特点。本文将深入探讨茎叶图的基本概念，并通过Python代码示例来实现这一图形。
## 什么是茎叶图？
茎叶图将数据分为“茎”和“叶”两部分，其中“茎”通常代表数
常用的图表:频数分布表、条形图、帕累托图、饼图、环形图、 直方图、茎叶图、箱图、垂线图、误差图、散点图、雷达图、轮廓图频数分布表：分定性和定量数据两种情况定性数据：EXCEL数据透视表、SPSS定量数据：要先分组，一般情况下一组数据分组应在5-15组之间 &nbs
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2024-06-25 21:06:18
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标题1.决策树基本概念标题2.构建决策树标题3.gini系数-选择根节点的标准标题4.1分类型变量标题4.2.数值型变量决策树1.1 根节点（root note) 如图所示只有子节点，没有父节点的节点1.2 非叶子节点与分支（internal note) 如图所示既有父节点，也有子节点的节点1.3 叶子节点（leaf or leaves note）：如图所示仅仅只有父节点的节点1.4&n
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2024-04-16 20:20:56
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## 在Python中绘制茎叶图
茎叶图（Stem-and-leaf plot）是一种图形化的数据描述方式，它能够显示数据的分布情况，同时展示具体的数值信息。与传统的直方图相比，茎叶图保留了原始数据的信息，更直观和详尽。
### 茎叶图的基本概念
茎叶图由两部分组成：茎（Stem）和叶（Leaf）。茎通常是数据的高位部分，而叶是数据的低位部分。取一个具体的例子来说明，比如数据集 `[23,
# Python 如何绘制茎叶图
茎叶图是一种用于可视化数据分布的有用工具，尤其在统计分析中。这种图形能帮助我们快速了解数据的中心趋势和变异性。Python 提供了多种绘制茎叶图的方式，包括通过 `matplotlib` 和 `statsmodels` 等库。接下来，我们将详细介绍如何在 Python 中绘制茎叶图，并附带示例代码。
## 1. 什么是茎叶图？
茎叶图（Stem-and-Le
原创
2024-10-13 04:32:48
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为了使数据有更强的可读性，使人们更好地理解和解释数据，利用表格法和图示法来组织和汇总数据是很好的选择下图是对表格法和图示法组织数据方式的汇总下面重点介绍其中几个方法茎叶图茎叶图属于探索性数据分析，该技术可以同时显示等级顺序和数据集的形状茎叶图有两个优势：1）利于手绘 2）可以在图形中包含具体数据的数值交叉分组表交叉分组表的主要价值在于它提供了变量间关系的深刻含义例如下图为300家饭店的
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2024-07-25 09:11:07
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用 Python 实现茎叶图的描述
在这篇文章中，我将分享用 Python 实现茎叶图的完整过程。茎叶图是一种用于数据可视化的工具，它通过将数值分解为不同的“茎”和“叶”来展示数据的分布情况。尤其在统计分析过程中，它有助于直观展现数据的形态。下面我将详细介绍这一实现过程，包括所需的技术原理、架构解析、源码分析及其优化方案。
### 背景描述
茎叶图的使用历史可以追溯到统计学发展的早期，尤其是
# 基于Python的茎叶图实现
茎叶图（Stem-and-leaf plot）是一种用于数据可视化的简单而强大的工具，主要用于展示数值数据的分布情况。与直方图和箱型图不同，茎叶图可以保留数据的原始数值，同时直观地展示出数据分布的形态。本文将介绍如何使用Python实现茎叶图，并通过具体的代码示例帮助大家理解其基本原理。
## 什么是茎叶图？
茎叶图通过将数据分为“茎”和“叶”来表示数据。一
