Python数据分析hist方法中normal所代表意思
时间: 2024-01-10 10:04:41 浏览: 26
在 Python 数据分析中,hist() 方法中的 `normed` 参数现已被弃用,应该使用 `density` 参数代替。`density` 参数用于将直方图的纵轴进行标准化,使得直方图的面积等于1。这种标准化方式又称为归一化,它是为了方便不同数据集之间的比较而引入的。当 `density=True` 时,直方图的 y 轴坐标表示数据的概率密度。而当 `density=False` 时,y 轴表示的是数据点的个数。因此,`density` 参数的作用是控制横轴和纵轴的比例关系,使得直方图更容易被解释和比较。
相关问题
Python中hist函数
hist函数是Python中的一个用于绘制直方图的函数。它可以将数据分成几个区间,统计每个区间内数据的个数,然后将这些统计结果绘制成一个直方图。hist函数常用于数据分析和数据可视化。
hist函数的基本语法为:
```python
matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)
```
其中,x是要绘制直方图的数据,可以是一个列表、数组、Series或DataFrame中的某一列数据;bins表示要将数据分成的区间数或区间范围;range表示数据的范围;density表示是否将直方图的纵轴单位设置为概率密度;weights表示每个数据点的权重;cumulative表示是否绘制累计直方图;bottom表示直方图的底部;histtype表示直方图的类型;align表示区间的对齐方式;orientation表示直方图的方向;rwidth表示直方图的宽度;log表示是否使用对数坐标;color表示直方图的颜色;label表示直方图的标签;stacked表示是否堆叠直方图。
示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一组随机数据
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(size=1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='blue', label='data')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram of Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
```
该代码生成一组随机数据,并使用hist函数绘制直方图。其中,bins参数设置为30,表示将数据分成30个区间;density参数设置为True,表示将直方图的纵轴单位设置为概率密度;alpha参数设置为0.5,表示直方图的透明度为0.5;color参数设置为blue,表示直方图的颜色为蓝色;label参数设置为data,表示直方图的标签为data。最后,添加标题和标签,并显示图形。
Python核密度分析
核密度估计一种非参数统计方法,用于估计随机变量的概率密度函数。在Python中,可以使用多种方法进行核密度估计,下面介绍两种常用的方法。
方法一:使用Scipy进行核密度估计
Scipy是Python中一个常用的科学计算库,其中包含了多种概率分布函数和统计函数。可以使用Scipy中的gaussian_kde函数进行核密度估计。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 使用gaussian_kde函数进行核密度估计
kde = gaussian_kde(data)
# 生成测试点
x_test = np.linspace(-5, 5, 1000)
# 计算估计密度函数在测试点处的值
y = kde(x_test)
# 绘制频率分布直方图和估计密度函数曲线
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)
plt.plot(x_test, y, 'r')
plt.show()
```
方法二:使用Sklearn进行核密度估计
Sklearn是Python中一个常用的机器学习库,其中包含了多种密度估计方法。可以使用Sklearn中的KernelDensity类进行核密度估计。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 使用KernelDensity类进行核密度估计
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.2).fit(data[:, np.newaxis])
# 生成测试点
x_test = np.linspace(-5, 5, 1000)[:, np.newaxis]
# 计算估计密度函数在测试点处的值
y = np.exp(kde.score_samples(x_test))
# 绘制频率分布直方图和估计密度函数曲线
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)
plt.plot(x_test, y, 'r')
plt.show()
```
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