importnumpy 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_codes=true)
#np.random.seed(sum(map(ord,"distributions")))
## 生成高斯資料
#x = np.random.normal(size = 100)##
## sns.distplot(x,kde = false)
## x 資料 kde 是否做密度估計
## 將資料劃分為 15 份 bins = 15
#sns.distplot(x,kde = false,bins = 15)
#plt.show()
## 檢視資料分布狀況,根據某乙個指標畫一條線
#x = np.random.gamma(6,size = 200)
#sns.distplot(x,kde = false,fit = stats.gamma)
#plt.show()
#mean,cov = [0,1],[(1,5),(0.5,1)]
#data = np.random.multivariate_normal(mean,cov,200)
#df = pd.dataframe(data,columns=["x","y"])
## 單變數使用直方圖,關係使用散點圖
#關係 joinplot (x,y,data)
#sns.jointplot(x = "x",y = "y",data = df)
## 繪製散點圖和直方圖
#plt.show()
## hex 圖,資料越多 色越深
#mean,cov = [0,1],[(1,8),(0.5,1)]
#x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,500).t
## 注意 .t 進行倒置
#with sns.axes_style("white"):
#sns.jointplot(x = x,y = y,kind = "hex",color = "k")
#plt.show()
2020-04-24
Seaborn 單變數分析(三)
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