第七課 資料視覺化
第13節 資料集分布視覺化(1)
-- 單變數分布、雙變數分布
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sns.__version__
'0.8.1'
單變數分布
# 核密度估計圖
data1 = np.random.normal(size=
1000000
)# 按正態分佈生成資料
sns.kdeplot(data1)
plt.show(
)# 核密度估計圖
data2 = np.random.random(size=
100000
)# 按隨機生成資料
sns.kdeplot(data2)
>
# sns.distplot 直方圖與函式估計
sns.distplot(data1)
>
sns.distplot(data2)
>
# 直方圖
sns.distplot(data1, kde=
false
)>
# kde 只顯示核密度估計
sns.distplot(data1, hist=
false
)>
# 直方圖 rug顯示觀測條
data1 = np.random.normal(size=
100)
sns.distplot(data1, rug=
true
, color=
'g')
>
雙變數分布
import pandas as pd
# 雙變數分布
df = pd.dataframe(
)# 二維散點圖
sns.jointplot(x=
'x', y=
'y', data=df)
>
# 二維直方圖
sns.jointplot(x=
'x', y=
'y', data=df, kind=
'hex'
)d:\anaconda3\envs\py_data_anal\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:
6462
: userwarning: the 'normed' kwarg is deprecated,
and has been replaced by the 'density' kwarg.
warnings.warn(
"the 'normed' kwarg is deprecated, and has been "
d:\anaconda3\envs\py_data_anal\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:
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>
# 二維核密度估計圖
sns.jointplot(x=
'x', y=
'y', data=df, kind=
'kde'
)>
Seaborn 單變數分析（三）
matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.s...
Seaborn實現單變數分析
import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 繪製直方圖 sns.set color cod...
變數的記憶體分布
const變數儲存在.rodata read only 區域 char p abcd p指向的是靜態文字區域.text rodata 和 text 被合併為乙個segment，由os保護起來，只可讀。register變數存放在.bss區域 區域性變數存放在棧空間，static變數存放在靜態儲存空間 ...