Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer KDE-Plot | Plotten met Seaborn
Ultieme Visualisatie Met Python

Veeg om het menu te tonen

book
KDE-Plot

Note
Definitie

Een Kernel Density Estimation (KDE) plot is een type plot dat de geschatte kansdichtheidsfunctie van een continue variabele visualiseert. In tegenstelling tot een histogram, dat gegevens weergeeft met behulp van afzonderlijke balken gegroepeerd in intervallen, toont een KDE-plot de verdeling als een vloeiende, continue curve gebaseerd op alle datapunten.

Dit voorbeeld toont een histogram gecombineerd met een KDE-plot (oranje curve), wat een duidelijkere benadering van de kansdichtheidsfunctie geeft dan alleen het histogram.

In seaborn maakt de functie kdeplot() het eenvoudig om KDE-plots te maken. De belangrijkste parameters—data, x en y—werken op dezelfde manier als in countplot().

Eerste optie

Slechts één van de parameters kan worden ingesteld door een reeks waarden door te geven, waardoor individuele aanpassing per element mogelijk is.

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()
copy

De parameter data wordt ingesteld door een Series-object door te geven, en de parameter fill wordt gebruikt om het gebied onder de curve in te kleuren, wat standaard niet is ingevuld.

Tweede optie

Het is ook mogelijk om een 2D-object zoals een DataFrame voor data in te stellen en een kolomnaam of een sleutel te gebruiken als data een dictionary is voor x (verticale oriëntatie) of y (horizontale oriëntatie):

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()
copy

Dezelfde resultaten werden bereikt door de volledige DataFrame als de parameter data door te geven en de kolomnaam voor de parameter x te specificeren.

Note
Opmerking

De gemaakte KDE-plot vertoont een karakteristieke klokvormige curve, die sterk lijkt op een normale verdeling met een gemiddelde rond 52°F.

Note
Meer Bestuderen

Als u meer wilt weten over de KDE-plot functie, raadpleeg dan gerust de kdeplot() documentatie.

Taak

Swipe to start coding

  1. Gebruik de juiste functie om een KDE-plot te maken.
  2. Gebruik countries_df als de data voor de plot (het eerste argument).
  3. Stel 'GDP per capita' in als de te gebruiken kolom en de oriëntatie op horizontaal via het tweede argument.
  4. Vul het gebied onder de curve in via het derde (meest rechtse) argument.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 4
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?

Vraag AI

expand
ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

book
KDE-Plot

Note
Definitie

Een Kernel Density Estimation (KDE) plot is een type plot dat de geschatte kansdichtheidsfunctie van een continue variabele visualiseert. In tegenstelling tot een histogram, dat gegevens weergeeft met behulp van afzonderlijke balken gegroepeerd in intervallen, toont een KDE-plot de verdeling als een vloeiende, continue curve gebaseerd op alle datapunten.

Dit voorbeeld toont een histogram gecombineerd met een KDE-plot (oranje curve), wat een duidelijkere benadering van de kansdichtheidsfunctie geeft dan alleen het histogram.

In seaborn maakt de functie kdeplot() het eenvoudig om KDE-plots te maken. De belangrijkste parameters—data, x en y—werken op dezelfde manier als in countplot().

Eerste optie

Slechts één van de parameters kan worden ingesteld door een reeks waarden door te geven, waardoor individuele aanpassing per element mogelijk is.

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()
copy

De parameter data wordt ingesteld door een Series-object door te geven, en de parameter fill wordt gebruikt om het gebied onder de curve in te kleuren, wat standaard niet is ingevuld.

Tweede optie

Het is ook mogelijk om een 2D-object zoals een DataFrame voor data in te stellen en een kolomnaam of een sleutel te gebruiken als data een dictionary is voor x (verticale oriëntatie) of y (horizontale oriëntatie):

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()
copy

Dezelfde resultaten werden bereikt door de volledige DataFrame als de parameter data door te geven en de kolomnaam voor de parameter x te specificeren.

Note
Opmerking

De gemaakte KDE-plot vertoont een karakteristieke klokvormige curve, die sterk lijkt op een normale verdeling met een gemiddelde rond 52°F.

Note
Meer Bestuderen

Als u meer wilt weten over de KDE-plot functie, raadpleeg dan gerust de kdeplot() documentatie.

Taak

Swipe to start coding

  1. Gebruik de juiste functie om een KDE-plot te maken.
  2. Gebruik countries_df als de data voor de plot (het eerste argument).
  3. Stel 'GDP per capita' in als de te gebruiken kolom en de oriëntatie op horizontaal via het tweede argument.
  4. Vul het gebied onder de curve in via het derde (meest rechtse) argument.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 4
Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt