Hướng dẫn what is histogram function in python? - chức năng biểu đồ trong python là gì?
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ được trang bị để tạo ra các biểu đồ Python chất lượng sản xuất, trình bày sẵn sàng trình bày với một loạt các lựa chọn và tính năng. Show
Nếu bạn đã giới thiệu kiến thức trung gian về Python và thống kê, thì bạn có thể sử dụng bài viết này như một cửa hàng để xây dựng và âm mưu biểu đồ trong Python sử dụng các thư viện từ ngăn xếp khoa học của nó, bao gồm Numpy, Matplotlib, Pandas và Seaborn. Biểu đồ là một công cụ tuyệt vời để nhanh chóng đánh giá phân phối xác suất được hầu hết các đối tượng hiểu trực giác. Python cung cấp một số ít các tùy chọn khác nhau để xây dựng và vẽ biểu đồ. Hầu hết mọi người đều biết biểu đồ theo biểu diễn đồ họa của nó, tương tự như biểu đồ thanh: Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn thông qua việc tạo các lô như phần trên cũng như những bài viết phức tạp hơn. Đây là những gì bạn bao gồm:
Biểu đồ trong Python thuần túyKhi bạn đang chuẩn bị vẽ một biểu đồ, việc không nghĩ về các thùng là đơn giản nhất mà là báo cáo bao nhiêu lần mỗi giá trị xuất hiện (một bảng tần số). Một từ điển Python rất phù hợp cho nhiệm vụ này: >>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.Trên thực tế, đây chính xác là những gì được thực hiện bởi lớp 3 từ thư viện tiêu chuẩn Python, trong đó phân lớp từ điển Python và ghi đè phương thức 4 của nó:>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.
Trên thực tế, đây chính xác là những gì được thực hiện bởi lớp 3 từ thư viện tiêu chuẩn Python, trong đó phân lớp từ điển Python và ghi đè phương thức 4 của nó:>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.Trên thực tế, đây chính xác là những gì được thực hiện bởi lớp >>> recounted.items() == counted.items() True 3 từ thư viện tiêu chuẩn Python, trong đó phân lớp từ điển Python và ghi đè phương thức >>> recounted.items() == counted.items() True 4 của nó:Bạn có thể xác nhận rằng chức năng thủ công của bạn làm hầu như giống như 3 bằng cách kiểm tra sự bình đẳng giữa hai:Nó có thể hữu ích để xây dựng các chức năng đơn giản hóa từ đầu như là bước đầu tiên để hiểu các chức năng phức tạp hơn. Hãy để tiếp tục phát minh lại bánh xe một chút với biểu đồ ASCII tận dụng định dạng đầu ra của Python,: Hàm này tạo ra một biểu đồ tần số được sắp xếp trong đó số lượng được biểu diễn dưới dạng các biểu tượng của Plus ( 6). Gọi 7 trên một từ điển trả về một danh sách được sắp xếp các khóa của nó và sau đó bạn truy cập giá trị tương ứng cho mỗi khóa với 8. Để xem điều này trong hành động, bạn có thể tạo một bộ dữ liệu lớn hơn một chút với mô -đun Python, ____29:>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.>>>
9 trả về một từ điển với các phần tử duy nhất từ chuỗi dưới dạng các khóa và tần số (tính) của chúng là giá trị. Trong vòng lặp trên 0, 1 nói, Đối với mỗi phần tử của chuỗi, tăng giá trị tương ứng của nó trong 2 bởi 1.Trên thực tế, đây chính xác là những gì được thực hiện bởi lớp 3 từ thư viện tiêu chuẩn Python, trong đó phân lớp từ điển Python và ghi đè phương thức 4 của nó:>>>
Hình dung biểu đồ với matplotlib và gấu trúcBây giờ, bạn đã thấy cách xây dựng một biểu đồ trong Python từ đầu, hãy để xem các gói Python khác có thể thực hiện công việc cho bạn như thế nào. Matplotlib cung cấp chức năng để trực quan hóa biểu đồ python ra khỏi hộp với một trình bao bọc đa năng xung quanh Numpy tựa 3: 0Như đã định nghĩa trước đó, một biểu đồ của biểu đồ sử dụng các cạnh bin của nó trên trục x và tần số tương ứng trên trục y. Trong biểu đồ trên, việc vượt qua 9 đã chọn giữa hai thuật toán để ước tính số lượng thùng lý tưởng của người Viking. Ở cấp độ cao, mục tiêu của thuật toán là chọn một chiều rộng bin tạo ra biểu diễn trung thực nhất của dữ liệu. Để biết thêm về chủ đề này, có thể nhận được khá kỹ thuật, hãy kiểm tra chọn các thùng biểu đồ từ các tài liệu Astropy.Ở trong ngăn xếp khoa học của Python, Pandas, 0 sử dụng 1 để vẽ biểu đồ matplotlib của chuỗi đầu vào: 1 2 là tương tự nhưng tạo ra một biểu đồ cho mỗi cột dữ liệu trong DataFrame.
Sơ đồ ước tính mật độ hạt nhân (KDE)Trong hướng dẫn này, bạn đã làm việc với các mẫu, nói về mặt thống kê. Cho dù dữ liệu là rời rạc hay liên tục, nó được cho là có nguồn gốc từ một dân số có phân phối chính xác, chính xác được mô tả chỉ bằng một vài tham số. Ước tính mật độ kernel (KDE) là một cách để ước tính hàm mật độ xác suất (PDF) của biến ngẫu nhiên mà cách làm nền tảng cho mẫu của chúng tôi. KDE là một phương tiện làm mịn dữ liệu. Gắn bó với thư viện PANDAS, bạn có thể tạo và phủ các sơ đồ mật độ bằng cách sử dụng 3, có sẵn cho cả các đối tượng 4 và 5. Nhưng trước tiên, hãy để tạo ra hai mẫu dữ liệu riêng biệt để so sánh:>>> 2Bây giờ, để vẽ từng biểu đồ trên cùng một trục matplotlib: 3Các phương pháp này tận dụng SCIPY từ 6, dẫn đến một bản PDF trông mượt mà hơn.Nếu bạn xem xét kỹ hơn chức năng này, bạn có thể thấy nó gần đúng mức độ của PDF True True PDF đối với một mẫu tương đối nhỏ gồm 1000 điểm dữ liệu. Dưới đây, trước tiên bạn có thể xây dựng phân phối phân tích trực tuyến với 7. Đây là một thể hiện lớp gói đóng gói phân phối bình thường tiêu chuẩn thống kê, khoảnh khắc và các hàm mô tả. PDF của nó là chính xác của nó theo nghĩa là nó được xác định chính xác là 8.Xây dựng từ đó, bạn có thể lấy một mẫu ngẫu nhiên là 1000 datapoints từ phân phối này, sau đó cố gắng quay lại ước tính PDF với 9: 4Đây là một đoạn mã lớn hơn, vì vậy, hãy để một giây để chạm vào một vài dòng chính:
Một sự thay thế lạ mắt với SeabornHãy để Lừa mang thêm một gói Python vào hỗn hợp. Seaborn có chức năng 5 biểu đồ biểu đồ và KDE để phân phối đơn biến trong một bước. Sử dụng mảng numpy 6 từ Ealier: 5Cuộc gọi ở trên tạo ra một KDE. Ngoài ra còn có tính tùy chọn để phù hợp với một phân phối cụ thể cho dữ liệu. Điều này khác với KDE và bao gồm ước tính tham số cho dữ liệu chung và tên phân phối được chỉ định: 6Một lần nữa, lưu ý sự khác biệt nhỏ. Trong trường hợp đầu tiên, bạn đã ước tính một số PDF không xác định; Trong lần thứ hai, bạn đã lấy một phân phối đã biết và tìm ra những tham số mô tả tốt nhất nó được cung cấp dữ liệu thực nghiệm. Các công cụ khác trong gấu trúcNgoài các công cụ âm mưu của nó, Pandas cũng cung cấp một phương thức 7 thuận tiện để tính toán biểu đồ của các giá trị không null cho gấu trúc 4:>>> 7Ở những nơi khác, 9 là một cách thuận tiện để các giá trị thùng thành các khoảng thời gian tùy ý. Hãy nói rằng bạn có một số dữ liệu về độ tuổi của các cá nhân và muốn xô chúng một cách hợp lý:>>> 8Điều mà tốt đẹp là cả hai hoạt động này cuối cùng sử dụng mã Cython giúp chúng cạnh tranh về tốc độ trong khi duy trì tính linh hoạt của chúng. Được rồi, vậy tôi nên sử dụng cái nào?Tại thời điểm này, bạn đã thấy nhiều hơn một số hàm và phương pháp để lựa chọn để vẽ biểu đồ Python. Làm thế nào để họ so sánh? Nói tóm lại, không có một kích cỡ phù hợp với một kích cỡ nào. Ở đây, một bản tóm tắt về các chức năng và phương thức mà bạn đã đề cập cho đến nay, tất cả đều liên quan đến việc phá vỡ và đại diện cho các phân phối trong Python:
Bạn cũng có thể tìm thấy các đoạn mã từ bài viết này cùng nhau trong một tập lệnh tại trang Vật liệu Python thực. Với điều đó, chúc may mắn tạo ra biểu đồ trong tự nhiên. Hy vọng một trong những công cụ trên sẽ phù hợp với nhu cầu của bạn. Dù bạn làm gì, chỉ cần don sử dụng biểu đồ hình tròn. Hàm biểu đồ là gì?Hàm biểu đồ sử dụng thuật toán Binning tự động trả về các thùng có chiều rộng đồng nhất, được chọn để bao phủ phạm vi các phần tử trong X và tiết lộ hình dạng cơ bản của phân phối. Biểu đồ hiển thị các thùng như hình chữ nhật sao cho chiều cao của mỗi hình chữ nhật biểu thị số lượng phần tử trong thùng.uses an automatic binning algorithm that returns bins with a uniform width, chosen to cover the range of elements in X and reveal the underlying shape of the distribution. histogram displays the bins as rectangles such that the height of each rectangle indicates the number of elements in the bin.
Biểu đồ vô dụng trong Python là gì?Numpy có một numpy.Hàm biểu đồ () là biểu diễn đồ họa của phân phối tần số của dữ liệu.Các hình chữ nhật có kích thước ngang bằng nhau tương ứng với khoảng thời gian lớp gọi là bin và chiều cao thay đổi tương ứng với tần số.a graphical representation of the frequency distribution of data. Rectangles of equal horizontal size corresponding to class interval called bin and variable height corresponding to frequency.
Làm thế nào để bạn chạy một biểu đồ trong Python?Matplotlib với Python.. Lập danh sách các số và gán nó cho một biến x .. Sử dụng PLT.Phương pháp hist () để vẽ biểu đồ .. Tính và vẽ biểu đồ của *X *.. Chúng ta cũng có thể vượt qua các mảng N-chiều trong đối số lịch sử .. Để hiển thị hình vẽ, sử dụng PLT.Hiển thị () Phương thức .. Biểu đồ Bins Python là gì?Nó là một loại biểu đồ thanh.Để xây dựng một biểu đồ, bước đầu tiên là về Bin bin, phạm vi của các giá trị - nghĩa là chia toàn bộ phạm vi giá trị thành một loạt các khoảng - và sau đó đếm số lượng giá trị rơi vào mỗi khoảng.Các thùng thường được chỉ định là các khoảng liên tiếp, không chồng chéo của một biến.a type of bar graph. To construct a histogram, the first step is to “bin” the range of values — that is, divide the entire range of values into a series of intervals — and then count how many values fall into each interval. The bins are usually specified as consecutive, non-overlapping intervals of a variable. |