Hướng dẫn what is density in histogram in python? - mật độ trong biểu đồ trong python là gì?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc Seaborn

Bàn luậnhistogram is the graphical representation that organizes a group of data points into the specified range. Creating the histogram provides the Visual representation of data distribution. By using a histogram we can represent a large amount of data, and its frequency.

Điều kiện tiên quyết: Seaborn is the continuous and smoothed version of the Histogram estimated from the data. It is estimated through Kernel Density Estimation.

Biểu đồ là biểu diễn đồ họa tổ chức một nhóm các điểm dữ liệu vào phạm vi được chỉ định. Tạo biểu đồ cung cấp biểu diễn trực quan của phân phối dữ liệu. Bằng cách sử dụng biểu đồ, chúng ta có thể đại diện cho một lượng lớn dữ liệu và tần suất của nó.

Approach:

• Biểu đồ mật độ là phiên bản liên tục và được làm mịn của biểu đồ được ước tính từ dữ liệu. Nó được ước tính thông qua ước tính mật độ kernel.
• Trong kernel phương pháp này (đường cong liên tục) được vẽ tại mỗi điểm dữ liệu riêng lẻ và sau đó tất cả các đường cong này được thêm vào với nhau để thực hiện một ước tính mật độ được làm mịn. Biểu đồ thất bại khi chúng tôi muốn so sánh phân phối dữ liệu của một biến duy nhất trên nhiều loại tại thời điểm đó biểu đồ mật độ rất hữu ích để trực quan hóa dữ liệu.
• Nhập các thư viện cần thiết.
• Tạo hoặc nhập bộ dữ liệu từ Thư viện Seaborn.
• Chọn cột mà chúng ta phải tạo ra một lô.
• Để thực hiện cốt truyện, chúng tôi đang sử dụng hàm Distplot () được cung cấp bởi Thư viện Seaborn để vẽ biểu đồ biểu đồ và biểu đồ mật độ với nhau trong đó chúng tôi phải vượt qua cột Dataset.
• Chúng ta cũng có thể tạo biểu đồ biểu đồ và mật độ bằng cách sử dụng hàm distplot () theo nhu cầu của chúng tôi.
• Để tạo biểu đồ riêng lẻ, chúng ta phải vượt qua hist = false dưới dạng tham số trong hàm distpplot ().

Để tạo biểu đồ mật độ riêng lẻ, chúng ta phải vượt qua kde = false dưới dạng tham số trong hàm distpplot ().

Bây giờ sau khi thực hiện cốt truyện, chúng ta phải trực quan hóa điều đó, vì vậy để trực quan hóa, chúng ta phải sử dụng hàm show () được cung cấp bởi thư viện matplotlib.pyplot.Importing the dataset and Print them.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

df

Output:  

import seaborn as snsPlotting the Histogram using seaborn library on the default setting. 

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

Python

seaborn as sns7=seaborn as sns9=df 1)

df 3

Output:

import seaborn as snsPlotting the Density using seaborn library on the default setting.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

Python

seaborn as sns7==5=df 1)

df 3

Output:

import seaborn as snsPlotting Histogram and Density Plot together on default settings.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

Python

seaborn as sns7='diamonds'1

df 3

Output:

import seaborn as snsPlotting Histogram and Density Plot together by setting bins and color.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

Python

seaborn as sns7=)4=)6)7=)9df0

df1df2=df4df5df6df7df8

import seaborn as sns

 Output:

df = sns.load_dataset('diamonds')Plotting Histogram and Density Plot together using Iris dataset.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

import seaborn as sns

seaborn as sns7=seaborn as sns1=seaborn as sns3df0

df = sns.load_dataset('diamonds')

df 3

Output:

Ví dụ 2: Vẽ biểu đồ bằng thư viện Seaborn trên cài đặt mặc định. & NBSP;

import seaborn as sns1Plotting Histogram and Density Plot together on sepal length.

Để vẽ sơ đồ biểu đồ và các sơ đồ mật độ cùng nhau, chúng tôi đang sử dụng bộ dữ liệu kim cương và iris được cung cấp bởi thư viện Seaborn.

Ví dụ 1: Nhập bộ dữ liệu và in chúng.

Python

import seaborn as sns

seaborn as sns7=seaborn as sns15=seaborn as sns17df0

df1df2=df4df5df6seaborn as sns25df8

df 3

Output:

df = sns.load_dataset('diamonds')