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python核密度函数库 python密度聚类算法( 二 )

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linestyle='--')
plt.show()
# 构造不同收入水平下各种族人数的数据
race = pd.DataFrame(income.groupby(by=['race', 'income']).agg(np.size).loc[:, 'age'])
# 重设行索引
race = race.reset_index()
# 变量重命名
race.rename(columns={'age':'counts'}, inplace=True)
print(race)
# 排序
race.sort_values(by=['race', 'counts'], ascending=False, inplace=True)
# 构造不同收入水平下各家庭关系人数的数据
relationship = pd.DataFrame(income.groupby(by=['relationship', 'income']).agg(np.size).loc[:, 'age'])
relationship = relationship.reset_index()
relationship.rename(columns={'age':'counts'}, inplace=True)
relationship.sort_values(by=['relationship', 'counts'], ascending=False, inplace=True)
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.barplot(x='race', y='counts', hue='income', data=https://www.04ip.com/post/race)
plt.show()
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.barplot(x='relationship', y='counts', hue='income', data=https://www.04ip.com/post/relationship)
plt.show()
Python 外部函数调用库ctypes简介一直对不同语言间的交互感兴趣，python和C语言又深有渊源，所以对python和c语言交互产生了兴趣 。
最近了解了python提供的一个外部函数库ctypes , 它提供了C语言兼容的几种数据类型，并且可以允许调用C编译好的库 。
这里是阅读相关资料的一个记录，内容大部分来自 官方文档。
ctypes提供了一些原始的C语言兼容的数据类型，参见下表,其中第一列是在ctypes库中定义的变量类型，第二列是C语言定义的变量类型，第三列是Python语言在不使用ctypes时定义的变量类型 。
创建简单的ctypes类型如下:
使用.value访问和改变值:
改变指针类型的变量值:
如果需要直接操作内存地址的数据类型：
下面的例子演示了使用C的数组和结构体:
创建指针实例
使用cast()类型转换
类似于C语言定义函数时 ， 会先定义返回类型 ， 然后具体实现再定义，当遇到下面这种情况时，也需要这么干:
可以简单地将"so"和"dll"理解成Linux和windows上动态链接库的指代，这里我们以Linux为例 。注意 ， ctypes提供的接口会在不同系统上有出入，比如为了加载动态链接库 ，  在Linux上提供的是cdll , 而在Windows上提供的是windll和oledll。
ctypes会寻找_as_paramter_属性来用作调用函数的参数传入 ， 这样就可以传入自己定义的类作为参数，示例如下:
用argtypes和restype来指定调用的函数返回类型 。
这里我只是列出了ctypes最基础的部分，还有很多细节请参考官方文档 。
这两天文章没有写，先是早出晚归出去玩了一整天，然后加班到凌晨3点左右，一天一篇计划划水得严重啊…
在python中快速浏览数据集应该调用那个函数python sns绘制回归线_python快速浏览整体数据集分布
快速浏览数据集,观察数据分布 。便于合理的解释统计分析的结果 。还可能为做亚组分析提供思路 。
快速浏览数据集可以使用pairplot() 。默认情况下，此函数使用散点图和直方图，还可以在非对角线上绘制回归图 ， 在对角线上绘制核密度估计图 。
609ae4893729a124ffa1e2ccbc37bd8e.png
这是在rrt分组下不同数据相互关系的分布情况 ， 图太大 ， 不能完全展示 。
9530c1d5caee8fddf75c2d9cae1a3561.png
这是整体数据的核密度分布，只是展示了部分结果 。
其他几种方法来可视化数据的单变量或双变量分布 。
sns.displot(data, x="age", hue="rrt", multiple="stack")
6208af93adc00e6493a2cee77e62c794.png

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