python-二元变量分布图

最新推荐文章于 2024-09-27 11:25:01 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42434645/article/details/98053860
本文通过使用Python的数据可视化库Seaborn，演示了如何针对tips数据集进行二元变量分布图的绘制，包括散点图、核密度图和Hexbin图，为数据分析师提供了直观的可视化解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据准备
tips = sns.load_dataset("tips")
print(tips.head(10))
# 用 Seaborn 画二元变量分布图（散点图，核密度图，Hexbin 图）
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='scatter')
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='kde')
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='hex')
plt.show()

PRML：二元变量分布
qilixuening的博客
07-31 1937
伯努利分布考虑二元随机变量 x∈{0,1}x\in \{0,1\}（抛硬币，正面为 1，反面为 0），其概率分布由参数 μ\mu 决定：p(x=1)=μ p(x=1)=\mu 其中 (0≤μ≤1)(0 \leq\mu \leq 1)，并且有 p(x=0)=1−μp(x=0)=1-\mu。这就是伯努利分布（Bernoulli distribution），其概率分布可以写成：Bern(x|μ)=μx(1
python二元函数图像在线绘制_Python：绘制两个变量的二维函数
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Python制图（一）Matplotlib+Seaborn绘制二元/边缘分布组合图
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03-24 1375
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分布问题（二元，多元变量分布，Beta，Dir）
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12-19 315
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origin画三维的二元分布图
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10-08 689
3.点击绘图 -> 3D -> 3D条状图。
二维非参数核密度估计
11-13
基于二维非参数核密度估计，以及带宽的优化计算的代码
python统计分析——二元变量和多元变量绘图
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03-14 621
在matplotlib中绘制3D图有一点麻烦，因为需要导入不同的模块，并且3D图的坐标轴需要显式声明。然而，一旦正确定义坐标轴，剩下的部分就很直观了。类似与excel中的气泡图，但更具有灵活性。参考资料：python统计分析【托马斯】
完胜数据分析之Python五套件
05-21
本课程提供Python数据分析常用库视频培训教程，其中包括科学计算库Numpy基础知识、Python数据处理库Pandas项目实战、Python数据可视化库matplotlib、Python机器学习库Scikit-learn四大Python数据分析框架知识点的讲解，帮助更多的人占领技术的制高点，狙击AI！
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可视化视图都有哪些？ 按照数据之间的关系： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。 按照变量的个数，划分为单变量分析和多变量分析： 单变量分析指的是一次只关注一个变量。比如我们只关注“身高”这个变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。 多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量
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要绘制二元正态分布密度函数图像，可以使用Python中的matplotlib库和numpy库。下面是一个绘制二元正态分布密度函数图像的例子： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import multivariate_normal # 定义均值和协方差矩阵 mean = [0, 0] cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]] # 创建网格 x, y = np.mgrid[-3:3:.1, -3:3:.1] pos = np.dstack((x, y)) # 计算二元正态分布密度函数值 rv = multivariate_normal(mean, cov) z = rv.pdf(pos) # 绘制图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('PDF') plt.show() ``` 在上面的代码中，我们首先定义了二元正态分布的均值和协方差矩阵，然后创建了一个网格，计算二元正态分布密度函数值，最后用matplotlib库中的plot_surface函数绘制了一个三维图像。 代码中还使用了projection='3d'来指定绘制三维图像，cmap='viridis'来指定颜色映射。最后用set_xlabel、set_ylabel和set_zlabel来设置坐标轴标签。 运行以上代码，就可以得到一个二元正态分布密度函数的图像。
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