Seaborn入门系列(一)——distplot

技术标签： python

seaborn的displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。核密度估计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。．由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学...

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机器学习-统计学习4

非参数密度估计非参数密度估计概述非参数密度估计概述直方图概率密度估计直方图密度估计得到的密度函数是不光滑的核密度估计概述核函数定义核密度估计的原理非参数密度估计的应用 h的选择对密度估计的影响非参数分类与回归非参数分类概述分类问题简介非参数分类概述非参数分类的应用参数、非参数分类的比较非参数回归概述滑动均值回归简述非参数回归的应用 h的选取对回归的影响

用seaborn画出酷炫图形

Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，Seaborn是matplotlib的补充，而不是替代物。 Seaborn有一下特点在..., rug=True) 运行结果：核密度估计 sns.distplot(hist=False) 或 sns.kdeplot() # 核密度估计 sns.distplot(x2, hist=False

python科学计算库（四）Seaborn

介绍 Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题，那就是API使用过于复杂，它里面有上千个函数和参数，属于典型的那种可以用它做任何事，却无从下手。 Seaborn基于... seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, color=None) (1) a：表示要观察的数据，可以是 Series、一维

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python seaborn 绘图入门: 回归模型 lmplot

python seaborn 绘图入门 : 回归模型 Lmplot 2017-08-13 11:12 来源:EasyCharts lmplot lmplot 是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。旨在创建一个方便拟合数据集回归模型的绘图方法，利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。同时可以使用模型参数来调节需要拟合的模型：order、logistic、lowess...

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