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为什么密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值？

密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值可能是由于以下几个原因：

数据异常值：密度直方图是用来展示数据分布情况的，如果数据中存在异常值，即与大部分数据差异较大的值，那么这些异常值可能会导致直方图在y轴上显示出奇怪的值。异常值可能是由于数据采集或处理过程中的错误或干扰引起的。
数据量过小：如果数据量较小，即样本数量较少，那么直方图的y轴上的值可能会受到数据的不足影响，导致显示出奇怪的值。在这种情况下，可以考虑增加数据量或使用其他可视化方法来更好地展示数据分布情况。
数据分布不均匀：密度直方图是基于数据的概率密度函数绘制的，如果数据分布不均匀，即某些区间的数据较多，而其他区间的数据较少，那么直方图在y轴上的值可能会显示出奇怪的情况。这可能是由于数据采样不均匀或数据本身的特性导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

数据清洗：对于存在异常值的数据，可以进行数据清洗，剔除异常值或进行修正，以确保数据的准确性和一致性。
增加数据量：如果数据量较小，可以考虑增加数据量，以获得更准确的数据分布情况。
调整直方图参数：可以调整直方图的参数，如bin的数量或宽度，以更好地展示数据分布情况。
使用其他可视化方法：如果密度直方图无法准确展示数据分布情况，可以尝试使用其他可视化方法，如散点图、箱线图等，以获得更全面的数据分析结果。

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5种方法教你用Python玩转histogram直方图

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R in action读书笔记（4）-第六章：基本图形（下）

6.3直方图 hist() 其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。...在定义直方图中的单元时，默认将生成等距切分。...箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。...一个示例公式为y ~ A，这将为类别型变量A的每个值并列地生成数值型变量y的箱线图。公式y ~ A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图。...6.6点图点图提供了一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法。

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Matplotlib数据分布型图表（1）

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5种方法教你用Python玩转histogram直方图

Frequency') plt.title('My Very Own Histogram') plt.text(23, 45, r'$\mu=15, b=3$') maxfreq = n.max() # 设置y轴的上限...之前我们的做法是，在x轴上定义了分箱边界，y轴是相对应的频数，不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...现在，我们可以在同一个Matplotlib轴上绘制每个直方图以及对应的kde，使用pandas的plot.kde()的好处就是：它会自动的将所有列的直方图和kde都显示出来，用起来非常方便，具体代码如下...注意这两个图微小的区别。第一种情况你是在估计一个未知的概率密度函数(PDF)，而第二种情况是你是知道分布的，并想知道哪些参数可以更好的描述数据。...在Pandas中的其它工具除了绘图工具外，pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构，示例如下： >

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

x-y轴位置　　kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法　　legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...三、rugplot 　　rugplot的功能非常朴素，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒　　norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数...修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为0： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒 norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

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50 个数据可视化图表

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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