seaborn正态分布散点图

您可以使用seaborn库中的`distplot`函数来绘制正态分布散点图。具体步骤如下：

1. 导入seaborn库和matplotlib库

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成正态分布数据

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

3. 绘制散点图

sns.distplot(data, hist=False, rug=True)
plt.show()

其中，`hist=False`表示不绘制直方图，`rug=True`表示在x轴上绘制数据点。

相关问题

检验泰坦尼克号数据集里船舱的分类和年龄是否符合正态分布

对于检验泰坦尼克号数据集中的船舱分类和年龄是否符合正态分布，可以采用 Shapiro-Wilk 检验和正态概率图两种方法进行检验。

首先，对于船舱分类，可以使用 scipy 库中的 shapiro() 函数进行 Shapiro-Wilk 检验，代码如下：

from scipy.stats import shapiro

# 构造船舱分类数据
cabin_class = df['cabin_class']

# 进行 Shapiro-Wilk 检验
stat, p = shapiro(cabin_class)

# 输出检验结果
print('Shapiro-Wilk检验：')
print('统计量={:.3f}, p值={:.3f}'.format(stat, p))
if p > 0.05:
    print('样本数据符合正态分布')
else:
    print('样本数据不符合正态分布')

其次，对于年龄，可以使用 seaborn 库中的 distplot() 函数绘制正态概率图，代码如下：

import seaborn as sns

# 构造年龄数据
age = df['age']

# 绘制正态概率图
sns.distplot(age, fit=norm, kde=False)

# 显示图形
plt.show()

需要注意的是，由于泰坦尼克号数据集中的年龄数据有缺失值，因此在进行检验时需要先对数据进行处理，例如可以使用均值来填充缺失值。另外，对于正态概率图，若散点图近似为一条直线，则认为样本数据符合正态分布。

python的长尾分布函数库

Python中有一些常用的长尾分布函数库，可以用于生成、处理和分析长尾分布数据。下面列举了一些常用的长尾分布函数库：

1. numpy：是Python中常用的科学计算库之一，提供了各种用于生成和处理长尾分布数据的函数，例如指数分布、幂律分布和对数正态分布等。

2. powerlaw：是一个用于分析和拟合幂律分布的Python库。它支持多种拟合方法，并提供了一些用于模型评估和可视化的功能。

3. scipy.stats：是Python中用于统计分析的库，其中提供了一些常见的长尾分布函数，如韦伯分布、广义帕累托分布和负指数分布等。它还提供了一些用于拟合参数和生成随机数的函数。

4. seaborn：是一个基于matplotlib的库，提供了一些用于可视化统计数据的函数。它支持绘制各种长尾分布的图表，如直方图、密度图和盒图等。

5. matplotlib：是Python中常用的绘图库，它可以用于绘制各种长尾分布的图表，如直方图、散点图和箱线图等。

这些长尾分布函数库可以帮助我们生成符合长尾分布的数据、拟合参数，以及进行统计分析和可视化。通过使用这些库，我们可以更好地理解和探索长尾分布的性质和特征，进而应用于相应的领域和问题中。