Графік KDE
Оцінка щільності ядра (KDE-графік) — це тип графіка, який відображає оцінену функцію щільності ймовірності для неперервної змінної. На відміну від гістограми, яка показує дані у вигляді дискретних стовпчиків, згрупованих за інтервалами, KDE-графік представляє розподіл як плавну, неперервну криву на основі всіх точок даних.
У цьому прикладі показано гістограму у поєднанні з KDE-графіком (помаранчева крива), що забезпечує більш точне наближення функції щільності ймовірності, ніж лише гістограма.
У seaborn функція kdeplot() дозволяє легко створювати KDE-графіки. Основні параметри — data, x та y — працюють так само, як і у countplot().
Перший варіант
Можна встановити лише один із параметрів, передаючи послідовність значень, що дозволяє індивідуально налаштовувати кожен елемент.
123456789101112import 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()
Параметр data встановлюється шляхом передачі об'єкта Series, а параметр fill використовується для заповнення області під кривою, яка за замовчуванням не заповнена.
Другий варіант
Також можливо встановити 2D-об'єкт, наприклад DataFrame, для параметра data та вказати назву стовпця або ключ, якщо data є словником, для x (вертикальна орієнтація) або y (горизонтальна орієнтація):
123456789101112import 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()
Той самий результат було досягнуто шляхом передачі всього DataFrame як параметра data та вказання назви стовпця для параметра x.
Побудований KDE-графік має характерну форму дзвону, що нагадує нормальний розподіл із середнім значенням близько 52°F.
Якщо бажаєте детальніше ознайомитися з функцією KDE plot, зверніться до документації kdeplot().
Swipe to start coding
- Використання відповідної функції для створення KDE-графіка.
- Використання
countries_dfяк даних для побудови графіка (перший аргумент). - Встановлення стовпця
'GDP per capita'для побудови та горизонтальної орієнтації через другий аргумент. - Заповнення області під кривою за допомогою третього (правого) аргументу.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.85Графік KDE
Свайпніть щоб показати меню
Оцінка щільності ядра (KDE-графік) — це тип графіка, який відображає оцінену функцію щільності ймовірності для неперервної змінної. На відміну від гістограми, яка показує дані у вигляді дискретних стовпчиків, згрупованих за інтервалами, KDE-графік представляє розподіл як плавну, неперервну криву на основі всіх точок даних.
У цьому прикладі показано гістограму у поєднанні з KDE-графіком (помаранчева крива), що забезпечує більш точне наближення функції щільності ймовірності, ніж лише гістограма.
У seaborn функція kdeplot() дозволяє легко створювати KDE-графіки. Основні параметри — data, x та y — працюють так само, як і у countplot().
Перший варіант
Можна встановити лише один із параметрів, передаючи послідовність значень, що дозволяє індивідуально налаштовувати кожен елемент.
123456789101112import 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()
Параметр data встановлюється шляхом передачі об'єкта Series, а параметр fill використовується для заповнення області під кривою, яка за замовчуванням не заповнена.
Другий варіант
Також можливо встановити 2D-об'єкт, наприклад DataFrame, для параметра data та вказати назву стовпця або ключ, якщо data є словником, для x (вертикальна орієнтація) або y (горизонтальна орієнтація):
123456789101112import 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()
Той самий результат було досягнуто шляхом передачі всього DataFrame як параметра data та вказання назви стовпця для параметра x.
Побудований KDE-графік має характерну форму дзвону, що нагадує нормальний розподіл із середнім значенням близько 52°F.
Якщо бажаєте детальніше ознайомитися з функцією KDE plot, зверніться до документації kdeplot().
Swipe to start coding
- Використання відповідної функції для створення KDE-графіка.
- Використання
countries_dfяк даних для побудови графіка (перший аргумент). - Встановлення стовпця
'GDP per capita'для побудови та горизонтальної орієнтації через другий аргумент. - Заповнення області під кривою за допомогою третього (правого) аргументу.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.85single
