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统计学入门级：常见概率分布 python绘制分布图 如果随机变量X的所有取值都可以逐个列举出来，则称X为离散型随机变量 。相应的概率分布有二项分布，泊松分布 。
如果随机变量X的所有取值无法逐个列举出来 ， 而是取数轴上某一区间内的任一点，则称X为连续型随机变量 。相应的概率分布有正态分布，均匀分布，指数分布，伽马分布 ， 偏态分布，卡方分布，beta分布等 。(真多分布，好恐怖~~)
在离散型随机变量X的一切可能值中 ， 各可能值与其对应概率的乘积之和称为该随机变量X的期望值，记作E(X)。比如有随机变量，取值依次为：2 ， 2，2，4，5 。求其平均值：(2 2 2 4 5)/5 = 3 。
期望值也就是该随机变量总体的均值 。推导过程如下：
= (2 2 2 4 5)/5
= 1/5 2 34/55/5
= 3/5 21/5 41/5 5
= 0.6 20.2 40.2 5
= 60% 220% 420%*5
= 1.20.81
= 3
倒数第三步可以解释为值为2的数字出现的概率为60%，4的概率为20%，5的概率为20% 。所以E(X) = 60% 220% 420%*5 = μ = 3 。
0-1分布（两点分布） ， 它的随机变量的取值为1或0 。即离散型随机变量X的概率分布为：P{X=0} = 1-p, P{X=1} = p ， 即：
则称随机变量X服从参数为p的0-1分布，记作X~B（1，p) 。
在生活中有很多例子服从两点分布，比如投资是否中标，新生婴儿是男孩还是女孩，检查产品是否合格等等 。
大家非常熟悉的抛硬币试验对应的分布就是二项分布 。抛硬币试验要么出现正面，要么就是反面，只包含这两个结果 。出现正面的次数是一个随机变量 ， 这种随机变量所服从的概率分布通常称为 二项分布。
像抛硬币这类试验所具有的共同性质总结如下：（以抛硬币为例）
通常称具有上述特征的n次重复独立试验为n重伯努利试验 。简称伯努利试验或伯努利试验概型 。特别地，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布(两点分布) 。
举个栗子：抛3次均匀的硬币，求结果出现有2个正面的概率。
已知p = 0.5 (出现正面的概率) ，n = 3 ，k = 2
所以抛3次均匀的硬币 ， 求结果出现有2个正面的概率为3/8 。
二项分布的期望值和方差 分别为：
泊松分布是用来描述在一 指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。生活中服从泊松分布的例子比如有每天房产中介接待的客户数 ， 某微博每月出现服务器瘫痪的次数等等 。泊松分布的公式为 ：
其中 λ 为给定的时间间隔内事件的平均数，λ = np 。e为一个数学常数 ， 一个无限不循环小数 ， 其值约为2.71828 。
泊松分布的期望值和方差 分别为：
使用Python绘制泊松分布的概率分布图：
因为连续型随机变量可以取某一区间或整个实数轴上的任意一个值 ， 所以通常用一个函数f(x)来表示连续型随机变量 ， 而f(x)就称为 概率密度函数。
概率密度函数f(x)具有如下性质 ：
需要注意的是 ， f(x)不是一个概率，即f(x)≠ P(X = x)。在连续分布的情况下，随机变量X在a与b之间的概率可以写成：
正态分布（或高斯分布）是连续型随机变量的最重要也是最常见的分布，比如学生的考试成绩就呈现出正态分布的特征，大部分成绩集中在某个范围（比如60-80分），很小一部分往两端倾斜（比如50分以下和90多分以上） 。还有人的身高等等 。
正态分布的定义 ：
如果随机变量X的概率密度为( -∞x ∞)：
则称X服从正态分布，记作X~N(μ,σ2) 。其中-∞μ ∞，σ0，μ为随机变量X的均值，σ为随机变量X的标准差 。正态分布的分布函数
正态分布的图形特点 ：
使用Python绘制正态分布的概率分布图：
正态分布有一个3σ准则，即数值分布在(μ-σ,μ σ)中的概率为0.6827，分布在（μ-2σ,μ 2σ)中的概率为0.9545，分布在(μ-3σ,μ 3σ)中的概率为0.9973，也就是说大部分数值是分布在(μ-3σ,μ 3σ)区间内，超出这个范围的可能性很小很小，仅占不到0.3%，属于极个别的小概率事件，所以3σ准则可以用来检测异常值 。
当μ=0，σ=1时，有
此时的正态分布N(0,1) 称为标准正态分布 。因为μ，σ都是确定的取值，所以其对应的概率密度曲线是一条 形态固定 的曲线 。
对标准正态分布 ， 通常用φ(x)表示概率密度函数，用Φ(x)表示分布函数：
假设有一次物理考试特别难 ， 满分100分 ， 全班只有大概20个人及格 。与此同时语文考试很简单，全班绝大部分都考了90分以上 。小明的物理和语文分别考了60分和80分 ， 他回家后告诉家长，这时家长能仅仅从两科科目的分值直接判断出这次小明的语文成绩要比物理好很多吗？如果不能，应该如何判断呢？此时Z-score就派上用场了 。Z-Score的计算定义 ：
即 将随机变量X先减去总体样本均值，再除以总体样本标准差就得到标准分数啦 。如果X低于平均值 ， 则Z为负数，反之为正数。通过计算标准分数，可以将任何一个一般的正态分布转化为标准正态分布 。
小明家长从老师那得知物理的全班平均成绩为40分，标准差为10，而语文的平均成绩为92分，标准差为4 。分别计算两科成绩的标准分数：
物理：标准分数 = (60-40)/10 = 2
语文：标准分数 = (85-95)/4 = -2.5
从计算结果来看，说明这次考试小明的物理成绩在全部同学中算是考得很不错的 ， 而语文考得很差 。
指数分布可能容易和前面的泊松分布混淆 ， 泊松分布强调的是某段时间内随机事件发生的次数的概率分布，而指数分布说的是 随机事件发生的时间间隔 的概率分布 。比如一班地铁进站的间隔时间 。如果随机变量X的概率密度为：
则称X服从指数分布，其中的参数λ0 。对应的分布函数 为：
均匀分布的期望值和方差 分别为：
使用Python绘制指数分布的概率分布图：
均匀分布有两种，分为 离散型均匀分布和连续型均匀分布。其中离散型均匀分布最常见的例子就是抛掷骰子啦 。抛掷骰子出现的点数就是一个离散型随机变量，点数可能有1，2，3，4，5，6 。每个数出现的概率都是1/6 。
设连续型随机变量X具有概率密度函数：
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：分类特征统计图 上一课已经体验到了 Seaborn 相对 Matplotlib 的优势python绘统计图函数，本课将要介绍的是 Seaborn 对分类数据的统计，也是它的长项 。
针对分类数据的统计图，可以使用 sns.catplot 绘制，其完整参数如下：
本课使用演绎的方式来学习 ， 首先理解这个函数的基本使用方法，重点是常用参数的含义 。
其python绘统计图函数他的参数，根据名称也能基本理解 。
下面就依据 kind 参数的不同取值，分门别类地介绍各种不同类型的分类统计图 。
读入数据集：
然后用这个数据集制图 ， 看看效果：
输出结果：
毫无疑问，这里绘制的是散点图 。但是 ， 该散点图的横坐标是分类特征 time 中的三个值，并且用 hue='kind' 又将分类特征插入到图像中，即用不同颜色的的点代表又一个分类特征 kind 的值，最终得到这些类别组合下每个记录中的 pulse 特征值，并以上述图示表示出来 。也可以理解为 ， x='time', hue='kind' 引入了图中的两个特征维度 。
语句 ① 中，就没有特别声明参数 kind 的值，此时是使用默认值 'strip' 。
与 ① 等效的还有另外一个对应函数 sns.stripplot 。
输出结果：
② 与 ① 的效果一样 。
不过，在 sns.catplot 中的两个参数 row、col ， 在类似 sns.stripplot 这样的专有函数中是没有的 。因此，下面的图，只有用 sns.catplot 才能简洁直观 。
输出结果：
不过 ， 如果换一个叫角度来说，类似 sns.stripplot 这样的专有函数，表达简单 ， 参数与 sns.catplot 相比，有所精简，使用起来更方便 。
仔细比较，sns.catplot 和 sns.stripplot 两者还是稍有区别的，虽然在一般情况下两者是通用的 。
因此，不要追求某一个是万能的，各有各的用途，存在即合理 。
不过，下面的声明请注意： 如果没有非常的必要，比如绘制分区图，在本课中后续都演示如何使用专有名称的函数 。
前面已经初步解释了这个函数，为了格式完整 ， 这里再重复一下 ， 即 sns.catplot 中参数 kind='strip' 。
如果非要将此函数翻译为汉语，可以称之为“条状散点图” 。以分类特征为一坐标轴，在另外一个坐标轴上，根据分类特征 ， 将该分类特征数据所在记录中的连续值沿坐标轴描点 。
从语句 ② 的结果图中可以看到 ， 这些点虽然纵轴的数值有相同的，但是没有将它们重叠 。因此 ， python绘统计图函数我们看到的好像是“一束”散点 ， 实际上，所有点的横坐标都应该是相应特征分类数据，也不要把分类特征的值理解为一个范围，分散开仅仅是为了图示的视觉需要 。
输出结果：
④ 相对 ② 的图示，在于此时同一纵轴值的都重合了——本来它们的横轴值都是一样的 。实现此效果的参数是 jitter=0，它可以表示点的“振动”，如果默认或者 jitter=True，意味着允许描点在某个范围振动——语句 ② 的效果；还可设置为某个 0 到 1 的浮点 ， 表示许可振动的幅度 。请对比下面的操作 。
输出结果：
语句 ② 中使用 hue='kind' 参数向图中提供了另外一个分类特征，但是，如果感觉图有点乱，还可以这样做：
输出结果：
dodge=True 的作用就在于将 hue='kind' 所引入的特征数据分开，相对 ② 的效果有很大差异 。
并且，在 ⑤ 中还使用了 paletter='Set2' 设置了色彩方案 。
sns.stripplot 函数中的其他有关参数 ， 请读者使用帮助文档了解 。
此函数即 sns.catplot 的参数 kind='swarm' 。
输出结果：
再绘制一张简单的图，一遍研究这种图示的本质 。
输出结果：
此图只使用了一个特征的数据 ， 简化表象，才能探究 sns.swarmplot 的本质 。它同样是将该特征中的数据，依据其他特征的连续值在图中描点，并且所有点在默认情况下不彼此重叠——这方面与 sns.stripplot 一样 。但是，与之不同的是，这些点不是随机分布的，它们经过调整之后，均匀对称分布在分类特征数值所在直线的两侧，这样能很好地表示数据的分布特点 。但是，这种方式不适合“大数据” 。
sns.swarmplot 的参数似乎也没有什么太特殊的 。下面使用几个，熟悉一番基本操作 。
在分类维度上还可以再引入一个维度，用不同颜色的点表示另外一种类别，即使用 hue 参数来实现 。
输出结果：
这里用 hue = 'smoker' 参数又引入了一个分类特征，在图中用不同颜色来区分 。
如果觉得会 smoker 特征的值都混在一起有点乱，还可以使用下面方式把他们分开——老调重弹 。
输出结果：
生成此效果的参数就是 dodge=True，它的作用就是当 hue 参数设置了特征之后，将 hue 的特征数据进行分类 。
sns.catplot 函数的参数 kind 可以有三个值，都是用于绘制分类的分布图：
下面依次对这三个专有函数进行阐述 。
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python绘统计图函数，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python绘统计图函数：
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：
关于python绘统计图函数和python 做图 酷炫 统计的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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