Lære Plotting av kumulative fordelinger

En ecdfplot viser andelen eller antallet observasjoner som faller under hver unike verdi i et datasett.

Sammenlignet med et histogram eller en tetthetsplot har den en betydelig fordel: hver observasjon visualiseres direkte. Dette betyr at det ikke er noen intervaller som må justeres, og ingen glatteparametere som kan forvrenge dataene. Den anses ofte som den mest "ærlige" måten å visualisere en fordeling på.

Viktige parametere

Som standard viser plottet andelen (0 til 1) av data som er mindre enn X. Du kan endre denne oppførselen:

stat='count': i stedet for en prosentandel, viser Y-aksen antall observasjoner;
complementary=True: snur logikken. I stedet for å vise verdier under terskelen, viser den verdier over den. Dette er i hovedsak en "overlevelseskurve" (f.eks. "Hvor mange pingviner har et nebb som er lengre enn 50 mm?").

Eksempel

Slik endrer complementary visualiseringen. Kurven går nedover i stedet for oppover.


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('penguins')

# Create a Complementary ECDF
# This answers: "How many penguins have a flipper length GREATER than X?"
sns.ecdfplot(
    data=df,
    x='flipper_length_mm',
    hue='species',
    stat='count',       # Show exact number of penguins
    complementary=True  # Curve descends from Total to 0
)

plt.show()

Oppgave

Swipe to start coding

Analyser nebbelengden til pingviner for å se hvor mange som overstiger en viss lengde.

Importer pandas, seaborn og matplotlib.pyplot.
Les inn datasettet med pingviner.
Lag et ECDF-diagram:

Sett x til 'bill_length_mm'.
Grupper etter 'island' ved å bruke hue.
- Aktiver "survival"-modus ved å sette complementary=True.
Vis absolutte tall ved å sette stat='count'.
Bruk paletten 'mako'.
Bruk variabelen df som data.

Vis diagrammet.

Løsning

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 7

single

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Sveip for å vise menyen