Pyyhkäise näyttääksesi valikon

KDE-Kuvaaja

Määritelmä

Kernel Density Estimation (KDE) -käyrä on kuvaajatyyppi, joka havainnollistaa jatkuvan muuttujan arvioitua todennäköisyystiheysfunktiota. Toisin kuin histogrammi, joka esittää tiedot diskreeteillä palkkikaavioilla jaettuna väleihin, KDE-käyrä esittää jakauman tasaisena, jatkuvana käyränä, joka perustuu kaikkiin havaintopisteisiin.

Tässä esimerkissä histogrammi yhdistetään KDE-käyrään (oranssi käyrä), mikä antaa selkeämmän arvion todennäköisyystiheysfunktiosta kuin pelkkä histogrammi.

Kirjastossa seaborn funktio kdeplot() mahdollistaa KDE-kuvaajien helpon luomisen. Sen keskeiset parametrit—data, x ja y—toimivat samalla tavalla kuin countplot()-funktiossa.

Ensimmäinen vaihtoehto

Vain yksi parametri voidaan asettaa välittämällä arvojono, jolloin jokainen elementti voidaan mukauttaa erikseen.


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting only the data parameter
sns.kdeplot(data=weather_df['Seattle'], fill=True)

plt.show()

data-parametri asetetaan välittämällä Series-olio, ja fill-parametrilla täytetään käyrän alapuolinen alue, joka oletuksena jää täyttämättä.

Toinen vaihtoehto

On myös mahdollista asettaa 2D-olio kuten DataFrame data-parametriksi ja sarakkeen nimi tai avain, jos data on sanakirja, x-parametriksi (pystysuora suunta) tai y-parametriksi (vaakasuora suunta):


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting both the data and x parameters
sns.kdeplot(data=weather_df, x='Seattle', fill=True)

plt.show()

Samat tulokset saavutettiin antamalla koko DataFrame data-parametriksi ja määrittämällä sarakkeen nimi x-parametriksi.

Huomio

Luotu KDE-kuvaaja esittää tyypillisen kellokäyrän, joka muistuttaa normaalijakaumaa, jonka keskiarvo on noin 52°F.

Lisätietoa

Jos haluat tutustua tarkemmin KDE plot -funktioon, voit vapaasti perehtyä kdeplot()-dokumentaatioon.

Tehtävä

Swipe to start coding

Käytä oikeaa funktiota KDE-kuvaajan luomiseen.
Käytä countries_df-dataa kuvaajan aineistona (ensimmäinen argumentti).
Aseta sarakkeeksi 'GDP per capita' ja suunta vaakasuoraksi toisen argumentin avulla.
Täytä käyrän alapuolinen alue kolmannen (oikeanpuoleisimman) argumentin avulla.

Ratkaisu

Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 4

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

KDE-Kuvaaja

Määritelmä

Tässä esimerkissä histogrammi yhdistetään KDE-käyrään (oranssi käyrä), mikä antaa selkeämmän arvion todennäköisyystiheysfunktiosta kuin pelkkä histogrammi.

Kirjastossa seaborn funktio kdeplot() mahdollistaa KDE-kuvaajien helpon luomisen. Sen keskeiset parametrit—data, x ja y—toimivat samalla tavalla kuin countplot()-funktiossa.

Ensimmäinen vaihtoehto

Vain yksi parametri voidaan asettaa välittämällä arvojono, jolloin jokainen elementti voidaan mukauttaa erikseen.


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting only the data parameter
sns.kdeplot(data=weather_df['Seattle'], fill=True)

plt.show()

data-parametri asetetaan välittämällä Series-olio, ja fill-parametrilla täytetään käyrän alapuolinen alue, joka oletuksena jää täyttämättä.

Toinen vaihtoehto


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting both the data and x parameters
sns.kdeplot(data=weather_df, x='Seattle', fill=True)

plt.show()

Samat tulokset saavutettiin antamalla koko DataFrame data-parametriksi ja määrittämällä sarakkeen nimi x-parametriksi.

Huomio

Luotu KDE-kuvaaja esittää tyypillisen kellokäyrän, joka muistuttaa normaalijakaumaa, jonka keskiarvo on noin 52°F.

Lisätietoa

Jos haluat tutustua tarkemmin KDE plot -funktioon, voit vapaasti perehtyä kdeplot()-dokumentaatioon.

Tehtävä

Swipe to start coding

Käytä oikeaa funktiota KDE-kuvaajan luomiseen.
Käytä countries_df-dataa kuvaajan aineistona (ensimmäinen argumentti).
Aseta sarakkeeksi 'GDP per capita' ja suunta vaakasuoraksi toisen argumentin avulla.
Täytä käyrän alapuolinen alue kolmannen (oikeanpuoleisimman) argumentin avulla.

Ratkaisu

Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 4

Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista