Python 散点的经验累积分布图
引言
在数据分析和可视化领域，理解数据的分布情况是一项非常重要的任务。散点图可以有效地展示数据点之间的关系，而经验累积分布图则能帮助我们了解样本数据的分布特征。本文将通过实例展示如何使用 Python 创建散点的经验累积分布图，并提供必要的代码示例以供参考。
散点图与经验累积分布图的概念
散点图
散点图是一种用于展示数据点间关系的统计图，通过在坐标系上标绘各个数据点的坐标来反映数据的分布特性。散点图的横轴和纵轴可以分别表示不同的变量，并且常用于探索数据之间的相关性。
经验累积分布图
经验累积分布图（Empirical Cumulative Distribution Function, ECDF）用于描述随机变量的分布情况，它表示小于或等于某个特定值的样本比例。该图在某些情况下比直方图更具直观性，尤其是在样本量较小的情况下。
Python 数据可视化库
在 Python 中，有多个可用于数据可视化的库，其中最为常用的是 Matplotlib 和 Seaborn。后者建立在前者的基础之上，提供了更为高级和简化的接口，使得绘图更加方便。
类的设计
为了实现散点的经验累积分布图的功能，我们可以设计一个简单的类来封装数据和方法。下面是用 Mermaid 语法展示的类图：
classDiagram
class ScatterECDF {
+generate_data(n: int)
+plot_scatter()
+plot_ecdf()
-data: list
}
类的实现
我们接下来实现 ScatterECDF 类，我将提供生成数据、绘制散点图和经验累积分布图的方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
class ScatterECDF:
def __init__(self):
self.data = []
def generate_data(self, n: int):
"""生成 n 个随机数据"""
self.data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=n)
def plot_scatter(self):
"""绘制散点图"""
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(range(len(self.data)), self.data, alpha=0.6)
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Value")
plt.grid()
plt.show()
def plot_ecdf(self):
"""绘制经验累积分布图"""
sns.ecdfplot(self.data)
plt.title("Empirical Cumulative Distribution Function (ECDF)")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("ECDF")
plt.grid()
plt.show()
实际操作示例
现在我们使用上面定义的类来生成随机数据，绘制散点图和经验累积分布图：
if __name__ == "__main__":
scatter_ecdf = ScatterECDF()
scatter_ecdf.generate_data(100) # 生成100个数据
scatter_ecdf.plot_scatter() # 绘制散点图
scatter_ecdf.plot_ecdf() # 绘制经验累积分布图
旅行图
在数据可视化的过程中，往往涉及到多个步骤和操作。使用 Mermaid 当前功能，我们可以使用旅行图来表示整个数据处理的过程：
journey
title 数据处理与可视化旅行
section 生成数据
生成随机数据: 5: 用户
section 散点图和ECDF绘制
绘制散点图: 4: 用户
绘制ECDF: 3: 用户
代码解释
-
生成数据: 在
generate_data方法中，我们使用numpy生成正态分布的随机数据。该数据存储在self.data列表中。 -
绘制散点图:
plot_scatter方法使用matplotlib的scatter()函数来绘制散点图。我们在图中添加了标题和坐标轴标签，并开启了网格。 -
绘制经验累积分布图: 在
plot_ecdf方法中，利用seaborn的ecdfplot()函数绘制经验累积分布图，Plot 是用来展示数据的分布情况。
结论
在本篇文章中，我们深入探讨了如何使用 Python 生成散点的经验累积分布图。通过设计一个简单的类来实现相关功能，读者可以快速上手并更好地理解数据分布。无论是在学术研究还是商业数据分析中，对数据的探索都至关重要，希望本文对你理解数据分布有所帮助！进一步的应用中，可以考虑使用更复杂的数据集，以获得更丰富的分布图信息。
