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python分布函数 python分布函数的绘图( 三 )

IT技术变量


则称X服从区间(a,b)上的均匀分布 。X在等长度的子区间内取值的概率相同 。对应的分布函数为：
f(x)和F(x)的图形分别如下图所示：
均匀分布的期望值和方差 分别为：
Python 数据可视化：数据分布统计图和热图本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图 。一定要牢记 ， Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装 ， 它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面 。
在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况 。
在 Matplotlib 中 ， 可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化 。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数 。
输出结果：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE 。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot ， 它们的使用方法类似 。
首先看这样一个示例 。
输出结果：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像 ， 有的部分看不出来 。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示 。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分 。也就是说 ， 不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制 。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图 。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步” ， 具体如下：
输出结果：
【python分布函数 python分布函数的绘图】python分布函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python分布函数的绘图、python分布函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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