Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
Bạn sẽ không tìm thấy hàm biểu đồ nào giải quyết vấn đề này trực tiếp cho tập dữ liệu của mình. Bạn sẽ cần tổng hợp dữ liệu theo cách phù hợp với nhu cầu của mình, sau đó trình bày những phát hiện của bạn bằng biểu đồ thanh
Tôi thấy mục tiêu và dữ liệu của bạn hơi khó hiểu, nhưng tôi nghĩ rằng tôi đã hiểu được ý định của bạn sau khi đưa ra những giả định này
- Bạn muốn tổng hợp chi phí cho mỗi StepNo
- Loại chi phí không liên quan
- Tổng chi phí Mục tiêu sẽ phải được tính toán vì bạn đang tổng hợp tất cả chi phí trong mỗi BướcKhông
cốt truyện
CHỈNH SỬA
Đây không phải là những gì OP đang tìm kiếm. Sau một hồi quay đi quay lại, chúng tôi đã tìm ra một giải pháp có vẻ hiệu quả
[từ câu hỏi] Tôi đang cố lấy biểu đồ Chi phí cho tất cả Bước Không
[từ một nhận xét] Tôi thực sự muốn có một biểu đồ cho tổng chi phí cho mỗi số sê-ri trong mỗi bước
Vì bạn phải có
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]Triển khai Python của "Thuật toán tăng cường độ tương phản hình ảnh mới bằng cách sử dụng Khung kết hợp phơi sáng", CAIP2017
python-cân bằng biểu đồ-tăng cường hình ảnh-hình ảnh ánh sáng yếu-tăng cường độ tương phản hình ảnh-cân bằng biểu đồ động
Khi phân tích một bộ dữ liệu, thông thường thì điều đầu tiên bạn muốn làm là nhận thức về phân phối dữ liệu. Ý tưởng chính của Seaborn là nó cung cấp các lệnh cấp cao để tạo ra một loạt các loại hình vẽ hữu ích cho việc khai thác dữ liệu thống kê, và thậm chí một số mô hình hệ thống thống kê phù hợpChúng ta hãy cùng xem một số tập dữ liệu và các loại cốt truyện có sẵn trong Seaborn. Lưu ý rằng tất cả những điều bên dưới đây đều có thể được thực thi bằng lệnh Matplotlib [thực tế, Seaborn được triển khai từ matplotlib] nhưng API Seaborn thì tiện lợi hơn nhiều
Để thuận tiện cho bài viết, trước hết ta sẽ nhập đủ các gói sau
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats, integrate
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set[color_codes=True]
np.random.seed[sum[map[ord, "distributions"]]]Biểu đồ, KDE và mật độ
Thông thường khi trực quan hóa dữ liệu thống kê, tất cả những gì bạn muốn là vẽ biểu đồ và tham gia phân phối của các biến. Chúng ta đã thấy rằng điều này tương đối đơn giản trong Matplotlib
Create data
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]Vẽ qua matplotlib
for col in 'xy':
plt.hist[data[col], normed=True, alpha=0.5]
plt.show[]Cách thuận tiện nhất để xem nhanh một phân phối chuẩn một biến trong seaborn là dùng hàm distplot[]. Chúng ta có thể có được một đường cong ước lượng [estimation] của phân phối bằng cách sử dụng một ước lượng mật độ hạt nhân [kernel density estimation- KDE]____5 Phương thức distplot[] cũng cấp cho ta một số lựa chọn như loại bỏ đường cong KDE, hoặc biểu diễn hệ thống mã xác thực thông qua các dấu tích thẳng đứng. Configure for KDE ta used "kde", configure for ticks ta used "rug" tham số. Các cụ thể như sau
Use KDE, RUG and only use 5 bins
sns.distplot[data['x'], bins = 5, kde=True, rug=True]
plt.show[]Loại bỏ KDE, chỉ sử dụng RUG và chỉ sử dụng 5 thùng
________số 8Hay ta chỉ muốn hiển thị kde [kernel densityước tính], và bỏ qua phần lịch sử. Yêu cầu này là chức năng của kdeplot[], tuy nhiên ta chỉ có thể sử dụng distplot[]
sns.distplot[data['x'], kde=True, hist = False]
plt.show[]Bạn có thể sử dụng distplot[] để phù hợp với một kiểu phân bố cho một tập dữ liệu và đánh giá trực tiếp về việc nó tương ứng như thế nào với dữ liệu được quan sát
Bạn có thể thử lại lần nữa với các kiểu phân bố được liệt kê tại mục “Các bản phân phối liên tục” ở liên kết https. // tài liệu. scipy. org/doc/scipy/tham khảo/số liệu thống kê. html#module-scipy. thống kê . Ví dụ.
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats, integrate
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set[color_codes=True]
np.random.seed[sum[map[ord, "distributions"]]]phân phối chung
Nó cũng có thể hữu ích để cấu hình một phân phối chuẩn hai biến. Cách đơn giản nhất để thực hiện công việc này chỉ là sử dụng hàm jointplot[], tạo ra một biểu đồ đa bảng có thể hiển thị đồng thời mối quan hệ giữa hai biến cùng với sự phân phối chuẩn, một biến ứng với mỗi trục riêng. Ví dụ
Create data
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]Phương thức joinplot[]
Cách quen thuộc nhất để hình dung một phân phối hai biến [hai biến] là một biểu đồ phân tán, trong đó mỗi quan sát có thể được thực hiện bởi mỗi điểm tại các giá trị x và y. Chúng ta có thể vẽ một biểu đồ phân tán bằng hàm plt. scatter[] trong matplotlib, tuy nhiên khi sử dụng joinplot[], nó đã là hàm thực thi mặc định của plot trong jointplot[] rồi. Chúng ta có thể thay đổi cốt truyện thông qua việc lựa chọn cốt truyện thông qua các đối số “loại”. nhận các giá trị sau. { “phân tán”. “đăng ký”. “cư trú”. “kde”. “hex” }
Điểm phân tán. loại = 'phân tán'. Vì nó là mặc định nên ta không cần cài đặt tường minh
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]sơ đồ KDE. loại = “kde”
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]Phương thức kdeplot[]
Thay vì sử dụng jointplot[] ở phía trên, kdeplot[] là lựa chọn thứ hai để biểu diễn các lô KDE.
Dưới đây là cách sử dụng kdeplot[] và thêm thảm để biểu diễn mật độ hạt nhân hai chiều
data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]for col in 'xy':
plt.hist[data[col], normed=True, alpha=0.5]
plt.show[]for col in 'xy':
plt.hist[data[col], normed=True, alpha=0.5]
plt.show[]data = np.random.multivariate_normal[[0, 0], [[10, 2], [2, 2]], size=2000]
data = pd.DataFrame[data, columns=['x', 'y']]for col in 'xy':
plt.hist[data[col], normed=True, alpha=0.5]
plt.show[]Bài học đã giúp các bạn có thể thấy hiệu quả khi sử dụng Seaborn để vẽ các biểu đồ thống kê với Matplotlib. Đồng thời bài học cũng giới thiệu cho bạn đọc một số phương thức vô cùng hữu ích như. distplot, joinplot, plot_join trong Seaborn