核密度图kdeplot和直方图distplot

最新推荐文章于 2025-06-14 17:05:33 发布
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分类专栏： python操作 文章标签： 可视化
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R语言绘制核密度图实战（Kernel Density Plot）
data+scenario+science+insight
09-03 3907
R语言绘制核密度图实战（Kernel Density Plot） 目录 R语言绘制核密度图实战（Kernel Density Plot） #仿真数据 #修改核密度图的标题和轴标签 # 多边形函数为密度图着色 #为密度图添加均值竖线 #密度图和直方图同时绘制 #同时绘制多个密度图 # 密度图添加图例 #仿真数据 set.seed(13531) # Create random numeric data x
Python可视化23|seaborn.distplot单变量分布图(直方图|核密度图)
qq_21478261的博客
08-19 4082
seaborn.distplot单变量分布图(直方图|核密度图)
核密度图（直方图的拟合曲线）
weixin_30847271的博客
07-14 1万+
核密度图可以看作是概率密度图，其纵轴可以粗略看做是数据出现的次数，与横轴围成的面积是一. 法一：seaborn的kdeplot函数专门用于画核密度估计图. 参考：https://www.jianshu.com/p/844f66d00ac1 https://yq.aliyun.com/articles/682843 import pandas as pd import numpy ...
MicrobiomeStatPlot | 核密度图教程Kernal density plot tutorial
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
09-25 1966
核密度估计图简介核密度图（Kernel Density Plot）是一种用于估计数据分布的图形工具，它通过平滑数据点生成一个连续的概率密度函数，从而显示数据的分布情况。核密度图比直方图更为光滑，因为它不会依赖于具体的分箱选择。核密度估计是基于核函数（通常是高斯核函数）计算的，核函数会在每个数据点周围放置一个平滑的曲线，然后将这些曲线相加得到整体的密度估计。核密度图能够很好地显示数据的分布特征，如数...
什么是核密度图？手把手教你看懂核密度图
2402_90033541的博客
05-26 901
核密度图（Kernel Density Plot）用于展示数据分布。曲线下面积为1核密度图本质上频率分布直方图的拟合曲线，通过更为平滑直观的方式来展示数据的分布。如A图所示。它通过对每个数据点周围的区域应用“核函数”进行平滑，以此来创建一个概率密度的估计。这样做可以更清晰地显示数据的分布形态，避免直方图那种因为分箱而产生的“断裂”感。图形解释横坐标：表示数据的值，通常是观测数据的具体数值（例如，年龄，基因表达量等）。为了观测清楚，很多情况下会做log转换。纵坐标：表示在该值上对应的概率密度。
matlab 三维核密度图_python数据分布型图表直方图系列核密度估计图
weixin_39855186的博客
11-22 4180
核密度估计图核密度估计图(kernel density plot)用于显示数据在X轴连续数据段内的分布状况；直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布；较直方图，核密度估计图，不受所使用分组数量的影响，更好地界定分布形状；核密度估计(kernel density estimation)在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一；由Rosenblatt和E...
核密度估计图（Kernel Density Estimation, KDE）
热门推荐
Welcome to the Matrix
03-04 2万+
分别利用seaborn和scipy, numpy生成KDE图
python distplot 图_Python可视化 | Seaborn包—kdeplot和distplot
weixin_39619893的博客
01-28 993
import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import skewfrom scipy.stats.stats import pearsonr%config InlineBackend.figure...
Seaborn简单画图(二) -- 直方图和密度图
越看越喜欢啊
07-21 7754
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame %matplotlib inline import seaborn as sns # 使用matplotlib s1 = Series(np.random.randn(1000)...
Python数据可是化seaborn(二) -- 直方图与密度图
Jepson的博客
07-12 2574
分布数据可视化 - 直方图与密度图 distplot() kdeplot() rugplot() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #设置风格、尺度 sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") #屏蔽警告 import warnings warning
R语言核密度图
01-07
核密度图 给定一个数据集，需要观察这些样本的分布情况，往往我们会采用直方图的方法来进行直观的展现。该方法简单，容易计算，但是直方图存在着如下的两大问题： 绘制直方图时，需要确定分组问题，如果分组不同，那么最后的直方图会产生很大的差别。 直方图展示的分布曲线并不平滑，即在一个分组中的样本具有相等的概率密度。 针对直方图的问题，这里提到了核密度图。核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen (1962)提出，又名Parzen窗（Parzen windo
Python | 绘制核密度图
【更新于公众号 | 简谱学记】
09-20 962
台风天，适合敲代码。前两天正好看到一个有意思的核密度图，使用的是seaborn绘制的。之前了解过这个包，但是一致没有去绘制相关的图，这次正好去学习一下相关的函数。绘制结果如下所示：主要两个有意思的地方在一张图上同时绘制两次填色图，一个有意思的实现在核密度填色图的两侧分别绘制数量占比的柱形图。
Python | 使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线
python收藏家的博客
10-05 3140
KDE图，全称核密度估计图(Kernel Density Estimation)，是一种用于估计数据分布的非参数方法，通常用于可视化和理解数据的分布情况。它通过平滑地估计数据的概率密度函数(PDF)来显示数据的分布特征，尤其在连续变量上非常有用。核密度估计图通常表现为一条平滑的曲线，描述了数据在特定值附近的密度。这条曲线称为核密度估计。核密度估计是通过将每个数据点视为一个小的概率分布（通常是高斯分布或其他核函数）并将它们叠加而得到的。
如何使用arcmap绘制核密度图（笔记）
qq_55905518的博客
03-29 3309
选择Geoprocessing——ArcToolbox（进行双击），接下来找到Spatial Analyst——Density——Kernel Density（双击），第一行Input Point or polyline features选择你导入的带有经纬度数据（.shp格式），选择下方的Environments(双击)，找到processing Extent(选择你所选区域地图)，再找到Raster Analysis——Mask(选择你所选区域地图),点击OK。导进去就出现你所需的地图形状。
核密度图
weixin_33830216的博客
11-06 1642
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
《Origin画百图》之核密度图
最新发布
Hou556的博客
06-14 627
是一种用于展示数据分布形态的可视化工具，它通过平滑的曲线来估计数据的概率密度函数，相比直方图能更细腻地呈现数据的分布特征。（4）双击进入图像设置界面，右键点击第二行的显示数据，点击移除，将图中的红色散点移除。是一种常见的数据变换方法，尤其适用于处理跨度大、分布不均匀或存在幂律关系的数据。（3）左边是计算的密度，右边是可视化图形，接下来对图进行美化。（1）选中数据，点击绘图>等高线图>2D核密度图。（8）从画好的图中可以看到，颜色比较单一，点击级别，在类型中选择log10，（（2）设置用默认即可，点击确定。
R之核密度图
王文强的博客
12-23 2万+
# # 用术语来说，核密度估计是用于估计随机变 # 量概率密度函数的一种非参数方法。虽然其数学细节已经超出了本书的范畴，但从总体上讲，核 # 密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图 # 上方）为： plot(density(x)) # # 其中的x是一个数值型向量。由于plot()函数会创建一幅新的图形，所以要向一 # 幅已经存在的图形上叠加一条
核密度估计图
chen的博客
11-05 1753
核密度估计图（Kernel Density Estimation，KDE）是一种用于可视化数据分布的非参数统计方法。它通过平滑（光滑化）直方图或离散数据点，以估计连续数据的概率密度函数（PDF）。核密度估计图可以用来观察数据的分布形状，了解数据中的峰值、波峰和密度情况，以及识别潜在的模态或趋势。它能够可视化数据的平滑分布情况，帮助您观察数据集中的密度情况，以及识别数据中的峰值和趋势。在Python中，Seaborn和其他数据可视化库提供了绘制核密度估计图的简便方法。：显示绘制的核密度估计图。
【解读】核密度图
2301_77549977的博客
06-11 4334
核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种用来。KDE图中的曲线代表了数据的概率密度估计。曲线越高表示该位置上的数据点密度越高。横轴代表数据的取值范围，纵轴表示对应取值处的密度估计值。曲线的峰值表示数据中的高密度区域，而谷值表示低密度区域。，则会在曲线下方填充颜色，表示数据的密度区域。如果在绘制KDE图时选择了。估计随机变量概率密度函数。
Python的核密度怎样在绘图中删除
03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Python绘图中移除核密度估计（KDE）的问题。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。用户提到了引用[3]，其中提到`sns.distplot`中有一个`kde`参数，默认是True，如果设为False就可以不绘制KDE曲线。这说明在`distplot`中控制KDE的方法是设置`kde=False`。 接下来，用户可能使用了不同的Seaborn函数，比如`sns.histplot`或者`sns.kdeplot`。现在需要确认这些函数是否有类似的参数。例如，`sns.histplot`是否有`kde`参数，或者是否需要使用`kdeplot`并调整参数。根据Seaborn的文档，`histplot`中的`kde`参数同样可以用来控制是否显示KDE曲线，而`kdeplot`则是专门绘制KDE的函数，可能不需要移除，而是直接不使用该函数。 然后，用户可能还提到了`sns.jointplot`，如引用[1]中的例子，`kind="kde"`会生成联合KDE图。如果想在`jointplot`中移除KDE，可能需要将`kind`参数改为其他类型，比如`scatter`或`hist`，或者设置`kind`为`reg`但关闭KDE层。 另外，用户的问题可能涉及到不同的绘图函数，需要分别给出对应的示例代码。比如，在`distplot`中设置`kde=False`，在`histplot`中同样设置`kde=False`，在`jointplot`中选择不使用`kind="kde"`而是其他类型，或者在`kdeplot`中不调用该函数。 还需要注意用户提供的引用中有关于`hue`参数的使用，但这个问题可能不涉及颜色分层，所以暂时不需要考虑。重点是每个可能用到KDE的Seaborn函数中如何关闭它。 总结步骤： 1. 确定用户使用的具体Seaborn函数（如distplot、histplot、jointplot等）。 2. 根据函数的不同，调整对应的参数（如kde=False）或选择不调用kde相关函数。 3. 提供每个场景下的示例代码，确保语法正确，并引用相关的引用内容。 最后，需要验证示例代码的正确性，比如检查Seaborn版本是否支持这些参数，避免过时的用法。例如，`sns.distplot`在较新版本中已被弃用，推荐使用`histplot`，所以可能需要提醒用户使用新函数并调整参数。</think>### 如何在 Python 绘图中移除核密度估计 (KDE) 在 Python 中，使用 Seaborn 或 Matplotlib 绘图时，若需移除核密度估计（KDE），可通过调整函数参数实现。以下是不同场景的解决方法： --- #### **1. 在 `sns.distplot` 中移除 KDE** `distplot` 默认绘制直方图和 KDE 曲线。通过设置 `kde=False` 可关闭 KDE： ```python import seaborn as sns data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5] sns.distplot(data, bins=5, kde=False, rug=True) # 仅保留直方图和 rugplot[^3] ``` --- #### **2. 在 `sns.histplot` 中移除 KDE** Seaborn 新版本推荐使用 `histplot`，通过 `kde=False` 关闭 KDE： ```python sns.histplot(data, bins=5, kde=False, stat="density") # 仅绘制直方图 ``` --- #### **3. 在 `sns.jointplot` 中移除 KDE** 若需移除联合分布图中的 KDE，需避免使用 `kind="kde"`，改用其他类型（如 `scatter` 或 `hist`）： ```python # 绘制散点图 + 边缘直方图（无 KDE） sns.jointplot(x="age", y="avg_training_score", data=df2, kind="scatter")[^1] ``` --- #### **4. 在 `sns.kdeplot` 的场景** 如果直接调用 `kdeplot`，只需删除该代码段或替换为其他绘图函数。 --- ### 总结 - **核心参数**：在 Seaborn 函数中查找 `kde` 或 `kind` 参数，设置 `kde=False` 或选择非 KDE 类型。 - **版本兼容**：新版 Seaborn 中 `distplot` 已弃用，优先使用 `histplot`[^3]。 ---
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