Seaborn - Ước tính mật độ nhân

Ước tính mật độ hạt nhân (KDE) là một cách để ước tính hàm mật độ xác suất của một biến ngẫu nhiên liên tục. Nó được sử dụng để phân tích phi tham số.

Đặt hist cờ thành Sai trong distplot sẽ mang lại biểu đồ ước tính mật độ hạt nhân.

Thí dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'],hist=False)
plt.show()

Đầu ra

Phân phối tham số phù hợp

distplot() được sử dụng để trực quan hóa phân phối tham số của tập dữ liệu.

Thí dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'])
plt.show()

Đầu ra

Lập đồ thị phân phối lưỡng biến

Phân phối Bivariate được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa hai biến. Điều này chủ yếu giải quyết mối quan hệ giữa hai biến và cách một biến hoạt động đối với biến kia.

Cách tốt nhất để phân tích Phân bố Bivariate ở trẻ sơ sinh là sử dụng jointplot() chức năng.

Jointplot tạo ra một hình nhiều bảng chiếu mối quan hệ hai biến giữa hai biến và cũng như phân phối đơn biến của mỗi biến trên các trục riêng biệt.

Lô phân tán

Biểu đồ phân tán là cách thuận tiện nhất để hình dung sự phân bố trong đó mỗi quan sát được biểu diễn trong biểu đồ hai chiều qua trục x và y.

Thí dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df)
plt.show()

Đầu ra

Hình trên cho thấy mối quan hệ giữa petal_length và petal_widthtrong dữ liệu Iris. Một xu hướng trong biểu đồ nói rằng tồn tại mối tương quan thuận giữa các biến được nghiên cứu.

Lô Hexbin

Phương pháp binning lục giác được sử dụng trong phân tích dữ liệu lưỡng biến khi dữ liệu có mật độ thưa thớt, tức là khi dữ liệu rất phân tán và khó phân tích thông qua các biểu đồ phân tán.

Một tham số bổ sung được gọi là 'loại' và giá trị 'hex' vẽ biểu đồ hexbin.

Thí dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df,kind = 'hex')
plt.show()

Ước tính mật độ nhân

Ước tính mật độ hạt nhân là một cách không tham số để ước tính phân phối của một biến. Trong seaborn, chúng ta có thể vẽ một kde bằng cách sử dụngjointplot().

Truyền giá trị 'kde' cho loại tham số để vẽ biểu đồ hạt nhân.

Thí dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df,kind = 'hex')
plt.show()

Đầu ra