我们将使用直方图和箱线图，我将在开始问题之前介绍它们。 直方图 直方图是一种可视化工具，通过计算每个箱中的实例（或观察）数量来表示一个或多个变量的分布。...问题9： 创建一个名为“malic_acid_level”的新列，将“malic_acid”列的值分解为以下三个段落： 从最小值到第33百分位数 从第33百分位数到第66百分位数 从第66百分位数到最大值...然后在每个分层的酒精分布中创建一组箱线图。...另一个观察是，蓝色箱线图的范围要大得多（从约11到约14.8），而绿色箱线图的“malic_acid”水平较高，范围较小（从约11.5到约14.4）。 让我们进一步将其分层为一个练习。...作为单变量分析的一部分，我们学会了如何实施频率分析，如何将数据汇总到各种子集/分层中，以及如何利用直方图和箱线图等可视化工具来更好地了解数据的分布。
~~ Q:如何从CRAN 中安装包呢？...Sex) ##2.readr:更快且更适合处理字符串，日期以及时间 library(readr) read_csv() 若data为 read.csv是对read.table的封装函数，如果希望更详细的了解不同设定如设置行名...read.csv~~ 1.5从Excel中加载数据 Q: 如何从Excel中加载数据？...~supp,data=ToothGrowth) #在x轴引用两个变量的交互 boxplot(len~supp+dose,data=ToothGrowth) 3.ggplot2绘制箱线图 #基础画法...boxplot：当箱线图分布值长度为奇数时，箱线图的下，上边缘分别为一分位和三分位。若为偶数则有余数决定。只有任意n/4的余数为1或者2，那么分位数等于观察值，否则则为两观察值的中间数。
black')plt.xlabel('Sepal Length')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Histogram of Sepal Length')plt.show()箱线图箱线图可以展示数据的五数概括...（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值），帮助我们检测异常值和数据分布情况。...这有助于我们发现更复杂的模式和相互之间的依赖关系。散点矩阵散点矩阵是一种展示多个变量之间关系的有效方式。它将每对变量之间的散点图组合在一起，从而使我们能够快速观察整体数据集的分布和相关性。...通过使用Seaborn的样式和调色板，我们可以轻松地创建具有专业外观的图形。...我们从单变量可视化开始，通过直方图和箱线图展示了如何探索单个变量的分布和统计特性。接着，我们介绍了双变量可视化方法，包括散点图和折线图，以便于观察两个变量之间的关系。
引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。...aes()函数的功能是指定每个变量扮演的角色(aes代表aesthetics，即如何用视觉形式呈现信息)。在这里，变量wt的值映射到x轴，mpg的值映射到y轴。...使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。...Salaries by Rank.png 该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值（教师）是重叠的，因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。...接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...从图上我们可以看到钻石重量的分布是十分倾斜的：大多数钻石大约1克拉及以下，但也有极少量极端值。...箱线图 箱线图是另一种单变量图， 方法pd.boxplot() diamonds.boxplot(column="carat"); ? 箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...因此，我们可以看到变量是如何随时间变化的，例如股票价格，每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...它通常用于显示两个数值变量的值。我们可以观察它们之间是否有关联。 我们可以创建“val”和“val2”列的散点图，如下所示。...4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。...它们都是探索数据集和揭示变量之间关系的基础。 使用Altair可以创建更复杂、信息更丰富、自定义的可视化效果。它在数据转换和过滤方面也非常高效和强大。
与相关性不同，协方差不衡量关系的强度，其值不受约束，因此比相关性更难解释。 这两个度量对于理解数据中不同变量之间的关系至关重要，这有助于预测建模和其他统计分析。...5、百分位数和四分位数 百分位数和四分位数是相对地位的衡量标准，可以更深入地了解数据集的分布。 百分位数：百分位数表示数据集中有多少观察值低于该值。...6、箱线图和直方图 箱线图和直方图是用于汇总数据的图形方法。 箱线图：箱线图（或箱型图）提供数据集中最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值的可视化摘要。它还可以指示数据中的异常值。...所以箱线图非常适合比较不同组之间的分布。 直方图：直方图是数据集分布的图形表示。它是对连续变量概率分布的估计。直方图通过指示位于值范围内的数据点数量（称为箱）来提供数字数据的直观解释。...它创建了一个显示变量频率分布的列联表。通过交叉表可以观察两个或多个分类变量之间关系的统计显着性。 交叉表在市场研究或任何其他使用调查或问卷的研究中特别有用。
图 6：贡献与去壳后的重量（决策树） 扩展成随机森林 通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...我们可以通过检查每个子集中某个特定类别的观察的比例，从而将其扩展成二项分类或多项分类。一个特征的贡献就是该特征所导致的总的比例变化。 通过案例解释更容易理解。...为了满足 Pivotal 客户的业务需求，我们不仅需要提供有很高预测能力的模型，也要提供可解释的模型。也就是说，不管效果如何，我们都不想给他们一个黑箱。...附 violin 图基础 violin 图是绘制数字数据的方法，它和箱线图十分相似，但其另外展示了分布的概率密度。下面我们先了解箱线图： ?...上述是箱线图的基本参数，箱线图只显示诸如平均值/中值和四分位数范围的汇总统计数据，violin 图显示了数据的完整分布。 ?
数据分析的核心在于从复杂的数字和文本中挖掘出有意义的信息，而数据可视化则是将这些信息直观地呈现给用户的重要工具。...箱线图能有效显示数据的分布情况、中心趋势及异常值。2....# 创建一个新的列，计算小费占账单的百分比df['tip_pct'] = df['tip'] / df['total_bill']# 绘制箱线图，分析性别与吸烟状态对小费百分比的影响plt.figure...这种方式让我们能够更方便地比较不同组别之间的差异。3. 使用绘图标注传达更多信息有时候，简单的图表还不足以完全表达你想传达的信息。我们可以通过在图表中添加标注，来增强其信息性和解释性。...通过这种方式，你可以轻松地将数据处理与可视化结合起来，快速完成从数据到图表的转化。
使用Seaborn绘制散点图 散点图可能是可视化两个变量之间关系的最常见的例子。每个点在数据集中显示一个观察值，这些观察值用点状结构表示。图中显示了两个变量的联合分布。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...使用Seaborn的箱线图 我们可以绘制的另一种绘图是箱线图 ，它显示了分布的三个四分位值以及最终值。箱图中的每个值都对应于数据中的实际观察值。...小提琴图结合了箱线图和核密度估计程序，以提供更丰富的值分布描述。四分位数值显示在小提琴内部。当色调语义参数是二值时，我们还可以拆分小提琴，这也可能有助于节省绘图空间。...另一个例子是箱线图。 使用Seaborn绘制箱线图 Boxplot对整个数据集进行操作，默认情况下获取平均值。
请记住，这个函数是上面每个函数的高级接口，因此我们将在显示每种类型的图表时引用它们，并保留更详细的特定于类型的API文档。...这更好地表示了值的分布，但它不能很好地扩展到大量的观测。...这意味着箱线图中的每个值都对应于数据中的一个实际观测值。...此外，箱线图中的四分位值和晶须值显示在小提琴内部。...show each individual observation instead of the summary boxplot values: 最后，在小提琴内部绘制的图有几个选项，包括显示每个单独的观察结果而不是总结箱线图值的方法
这里，变量wt的值映射到沿x轴的距离，变量mpg的值映射到沿y轴的距离。...了解了ggplot2的基本语法之后，我们首先介绍几何函数及其能够创建的图形类型，然后详细了解函数aes()，以及如何利用它来对数据进行分组。接下来，将考虑刻面和网格图形的建立。...举个最简单的例子，函数geom_boxplot()可以绘制箱线图，如图4。 图4，箱线图示例 ? 每个几何函数都有一组自己的选项，可以通过帮助文档来了解，我们也给大家列出了一些常见选项。...图6中将小提琴图和箱线图结合起来，这对于基础图形来说，就很难实现了。 表2，几何函数中的常见选项 ? 图5，展示常见选项的图例 ? 图6，小提琴图和箱线图的组合 ?...而为了理解数据，在一个图中画出两个或更多组的观察值通常是很有帮助的。在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。
散点图 散点图可以直观展现原始点的分布和两个变量间的关系，并可以通过标记不同颜色，观察不同类别数据的关系，如下图： ?...通过对一些参数进行设置，如point size，我们可以观察三个变量间的关系，如下图： ? 线图 线图可以表示两个具有相关性的变量，一个变量随另一个变量变化的情况。...线图在这种情况下是完美的，因为它们快速地展现了这两个变量的协方差（百分比和时间）。 ? 直方图 直方图可以有效的展现数据点的分布情况。...箱型图 之前提到的直方图可以展示数据的分布情况，但如果我们需要更详细的分布信息时，就要用到箱型图。...箱型的上下两条边分别表示四分之一和四分之三分位点，箱内的线表示中值，虚线条上的条线从盒中伸出以显示数据的范围。 ?
Seaborn 中的 heatmap 函数可以轻松地创建热图。...箱线图和小提琴图箱线图和小提琴图都是用于展示数据分布的有效方式。箱线图显示了数据的中位数、上下四分位数和异常值，而小提琴图则以核密度估计为基础，展示了数据的分布情况。...以下是一个比较箱线图和小提琴图的示例：# 创建示例数据data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)# 绘制箱线图sns.boxplot(data=...通过示例代码和详细说明，我们学习了如何使用 Seaborn 来绘制不同类型的图表，包括：分布图：展示单变量分布情况的直方图和密度图。...箱线图和小提琴图：用于展示数据分布情况的有效方式。联合分布图：可视化两个变量之间的关系，并显示其单变量分布情况。线性关系图：展示两个变量之间的线性关系，并支持拟合线性回归模型。
我们稍后会更详细地了解这一点。 在此之前，让我们来了解为什么偏度对于作为数据科学专业人士的你来说是如此重要的概念。...但是为什么知道数据的偏度很重要呢 首先，线性模型假设自变量和目标变量的分布相似。因此，了解数据的偏度有助于我们创建更好的线性模型。 其次，让我们看看下面的分布。它是汽车的马力分布： ?...现在，让我们用箱线图来理解它，因为这是在数据科学领域观察分布的最常见的方法。 ? 上图是对称分布的箱线图。你会注意到Q1和Q2之间的距离是相等的，即： ? 但这还不足以得出一个分布是否倾斜的结论。...让我们从正偏度开始。 了解正偏态分布 ? 正偏态分布是尾部在右侧的分布。正偏态分布的偏度值大于零。你可能已经通过观察这个数字了解到，平均值是最大的，然后是中位数，然后是众数。 为什么会这样？...负偏态分布的偏度值小于零。你还可以在上图中看到「均值<中值<众数」。 ? 在箱线图中，负偏度四分位数之间的关系由以下公式给出： ?
然而，由于数据中有大量的点，我将绘制对carat进行分区的箱线图，需要注意的是，装箱宽度的选择很重要，如果宽度太大，就会模糊任何关系;如果宽度太小，箱中的值可能变化太大，无法揭示潜在的趋势： ggplot...问题三 安装ggstance包，并创建一个横向箱线图。这种方法与使用coord_flip()函数有何区别？...如何解释这种图形？ 解答 像箱形图一样，字母值图的箱形图对应于分位数。然而，它们包含的分位数远比箱形图多。它们对于大型数据集非常有用，因为， 更大的数据集可以给出超过四分位数的精确估计。...然而，重叠的线使得区分总体分布如何相互关联变得困难。 geom_violin()和geom_histogram()有相似的优点和缺点。很容易从视觉上区分分布整体形状的差异(偏斜度、中心值、方差等)。...有几种不同的方法可以精确地确定点的随机位置是如何生成的。 geom_beeswarm()生成一个类似于小提琴绘图的绘图，但是通过抵消这些点。
箱线图 第一种视觉方法是箱线图。箱线图是汇总统计和数据可视化之间的良好折衷。框的中心代表中位数，而边框分别代表第1（Q1）和第3四分位数（Q3）。...因此，箱线图提供了汇总统计数据（方框和扩展线）和直接数据可视化（异常值）。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...我们在上面看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不能。 作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。 箱线图 当我们有多组时，箱线图可以很好地扩展，因为我们可以并排放置不同的框。...提琴图 结合汇总统计和核密度估计的箱线图的一个非常好的扩展是小提琴图。小提琴图沿 y 轴显示不同的密度，因此它们不会重叠。默认情况下，它还在里面添加了一个微型箱线图。
第二章 创建单变量图表 主要包括：表格、条形图、饼图、直方图、线图、堆积条形图、箱线图 1、表格可以为用户提供详细的数据信息。其中仪表盘可以将表格和图表融为一体。...注意从12点钟方向向右画最大的分块，然后在左边画第二大的分块，最小分块应接近于底部。这样帮助用户看到更大的块，也更容易比较。不要使用三维饼图，只会变得更糟糕。...这种图可以更好的观察度量的分布。 5、线图：对于时间趋势十分有效。但如果缩放比例、坐标单元或者高宽比不合适，趋势就会被误解。...7、箱线图：即盒须图。展示的是度量的分布，这个分布包括度量值的25%、50%、75%分位点以及最大值最小值。在盒子里显示25%、50%、75%四分位点的值，触须上显示最大值和最小值。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。
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