如何修改sns.histplot中的核密度估计行
sns.histplot是seaborn库中用于绘制直方图和核密度估计图的函数。要修改sns.histplot中的核密度估计行，可以使用参数kde_kws来控制核密度估计的属性。
具体步骤如下：
- 导入必要的库和数据：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有一组数据data
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]- 使用sns.histplot绘制直方图和核密度估计图：
sns.histplot(data, kde=True)- 修改核密度估计行的属性：
sns.histplot(data, kde=True, kde_kws={"color": "red", "linestyle": "--", "linewidth": 2})在kde_kws参数中，可以指定核密度估计行的颜色、线型和线宽等属性。上述例子中，将核密度估计行的颜色设置为红色，线型设置为虚线，线宽设置为2。
完整的代码示例：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sns.histplot(data, kde=True, kde_kws={"color": "red", "linestyle": "--", "linewidth": 2})
plt.show()这样就可以修改sns.histplot中的核密度估计行的属性了。关于sns.histplot的更多参数和用法，可以参考腾讯云的Seaborn库介绍页面：Seaborn库介绍。
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似乎有大量的信息和工具可用于实现标准的多元或单变量核密度估计。然而，我目前使用的离散地理数据特别稀少，而且倾向于聚集在人口密度高的地区。
也就是说，我在地图上有一些点(经度和纬度)，我想估计给定点的概率密度，但我需要对人口密度进行某种程度的正常化。从四周看，似乎解决这类问题的适当方法是为核估计实现某种最近邻自适应带宽。然而，似乎stats.gaussian_kde不支持自适应带宽。是否有人知道我如何能够自己实现这一点，或者是否有任何可用于自适应带宽KDE的包？
浏览 8提问于2015-07-17得票数 9
在R中是否有任何函数可以计算特定alpha(0,1)的逆核(我认为是正常的) CDF。我已经找到了分位数，但我不确定它是如何工作的。
谢谢
浏览 0提问于2013-03-11得票数 4
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我有数据，它由1x5大小的向量组成，每个向量代表一个pikel：[x,y,r,g,b]，x和y是位置：0 <= x <= M，0 <= y <= N。r,g,b是像素0 <= r,g,b <= 255的颜色。
我想用多元Epanechnikov核来估计密度估计。我读到有两种方法可以做到这一点：
乘法方法--计算每个维度的核，然后乘以它们。
计算向量的范数，并计算该值的核。
这两种方法究竟如何处理我的数据？如果知道Epanechnikov内核为规范化值> 1或< -1生成0，我需要对其进行规范化。
我正在用C++编程。
浏览 4提问于2013-06-18得票数 2
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我读了几篇关于一维阵列聚类的文章，其中有人说聚类不适合一维阵列，应该使用核密度估计。然而，没有人解释如何使用kde准确地执行聚类，如何检索输入数据的聚类标签？
在scikit-learn中，我得到了单变量(一维)数据的核密度估计。
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.75).fit(features)
现在如何将其用于集群，即如何检索输入数据的集群标签？
我在考虑两种可能的方法: a)使用kde为一些聚类估计器(例如kmeans)获取新的2D输入数据。我想以直方图(值，频率)的形式检索2D数据数组，但我不知道如何
浏览 3提问于2016-06-14得票数 0
1回答
我有一个列表的纬度和经度坐标和各自收到的信号强度值在每个坐标。我将如何为python(matplotlib)中的每个lat-lon绘制这些信号强度的核密度估计(kde) 2D热图？
浏览 1提问于2016-09-28得票数 0
首先，我不完全确定这是否是发布这篇文章的正确地点，因为也许它应该放在一个更注重统计的论坛上。然而，由于我计划用R来实现这一点，我想最好在这里发布它。如果我错了请道歉。
所以，我想做的是我想要模拟总共250.000次观测的数据，按照经验数据(离散数据)导出的核密度估计值分配一个连续(非整数)值，原始值从-5到+5不等。下面是我想要使用的分布图。
对我来说非常重要的是，我不应该根据离散概率来模拟新的数据，而是要模拟连续的数据，因为一个值可以说是2.89，而不是3或2。因此，新的值将根据图中描述的概率来分配。模拟数据中最常见的值将在+2附近，而在-4和+5附近的值则相当罕见。
关于R中的模拟数
浏览 2提问于2016-09-26得票数 3
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我使用MASS软件包中的kde2d函数，为数据集中的每一对数值列生成2D核密度分布。
这需要以下参数：
kde2d(x, y, h, n=25, lims = c(range(x), range(y)))
其中n是“每个方向上的网格点的数量。可以是标量或长度为-2的整数向量”。
我想为每一对柱优化网格的尺寸。当时，我使用的是10x10的固定尺寸。有没有人知道优化网格大小的公式，这样我就可以为每一对列生成最佳密度估计？
谢谢
浏览 0提问于2016-10-24得票数 0
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我想对不一定正常使用高斯核的数据进行KDE。在维基百科中的KDE中，当数据的底层分布为高斯时，给出了带宽的表达式。我正在寻找一个类似的带宽选择的非正常数据。
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
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当使用seaborn的函数时，设置kind=reg将用回归线、外部直方图和估计的核密度绘制散点图。
我想得到所有这些，但不是核密度估计。然而，似乎kind开关要么给了我全部，要么什么也没有。唯一可行的选择是使用一个标准的regplot，然后手动添加它周围的直方图。有什么更方便的方法吗？
浏览 1提问于2018-10-14得票数 0
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我需要使用R中的核密度估计从现有数据中生成样本。在我的数据中缺少负值(并且不能)，但在生成样本中存在负值。
library(ks)
set.seed(1)
par(mfrow=c(2,1))
x<-rlnorm(100)
hist(x, col="red", freq=F)
y <- rkde(fhat=kde(x=x, h=hpi(x)), n=100)
hist(y, col="green", freq=F)
如何限制KDE和生成样本的范围？
浏览 2提问于2013-04-19得票数 2
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我需要在seaborn中定义一个pallete，如下所示： 1 这样做可以很好地工作，因为在调用2时颜色很好 但是，当使用不同类型的绘图调用相同的颜色时，结果会有很大的不同：3 这是怎么回事？seaborn是否根据绘图类型应用某种色调？ 谢谢!
浏览 28提问于2021-03-29得票数 0
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我有两个向量，A和B，我能在R中经验地创建一个联合核密度函数，使得我有来自向量A和B的函数f(x，y)吗？下面的例子不起作用，因为它不是联合概率分布
z <- cbind(A,B)
approxfun(density(z))
浏览 3提问于2021-04-23得票数 0
我仍然很难理解特定估计器的偏差和方差实际上是什么。
我在维基百科上找到了偏见的定义：
如果我们将核密度估计定义为
但是，如何将此应用于内核密度估计，或者更准确地说是Parzen Windows？至少有人能告诉我估计的密度f_hat(x)与偏差(和方差)之间的关系吗？
定性我已经可以说，一个包含整个数据空间的盒子窗口将有最大的偏差和无差异，因为估计的密度将只是整个训练数据集的平均值。
浏览 1提问于2015-01-17得票数 0
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我使用scikitlearns KDE函数和Pandas plot.kde对一组数据拟合了从1到13的分数分布。 我已经使用gridsearchCV方法设置了带宽。然而，当绘制分布时，值的范围达到-2.5和17.5。这些数据超出了1-13的数据范围。 ? 我已经附上了发行版本身的图像，并将提供以下代码： plot_m = df_match.plot.kde(bw_method = 0.6842105263157895) 我的问题是，如何为像这样的核密度估计器设置边界？得分超出数据范围的概率应为0。
浏览 25提问于2019-09-20得票数 1
3回答
我试图绘制一个ML模型的预测输出，目标有1,0类，还有分数。由于数据集不平衡，所以很少有1。
当我用色调参数中的Target绘制一个简单的解析式时，这个图对于描述1的效果是无用的。
sns.set_theme()
sns.set_palette(sns.color_palette('rocket', 3))
sns.displot(df, x='Score', hue='Target', bins=30, linewidth=0, height=5, kde=True, aspect=1.6)
plt.show()
我想在相同的情节中改
浏览 3提问于2021-10-10得票数 3
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我使用密度{stats}来构造变量向量的核“高斯”密度。如果我使用下面的示例数据集：
x <- rlogis(1475, location=0, scale=1) # x is a vector of values - taken from a rlogis just for the purpose of explanation
d<- density(x=x, kernel="gaussian")
有没有什么方法可以得到每个n=1475点的密度d的一阶导数
浏览 2提问于2012-09-25得票数 3
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我正在使用均值移位聚类算法，该算法基于数据集的核密度估计。我想要生成一个大的，高维的数据集，我认为科学学习函数make_blobs是合适的。但是，当我试图生成一个100万点8维数据集时，几乎每一个点都被当作一个单独的集群来处理。
我正在生成标准差为1的小块，然后将平均值偏移的带宽设置为相同的值(我认为这是有意义的，对吗？)对于二维数据集，这产生了很好的结果，但是对于更高的维度，我想我遇到了维度性的诅咒，因为点之间的距离变得太大，无法进行有意义的聚类。
有没有人有任何技巧或技巧，如何获得一个好的高维数据集，适合(类似)的均值转移集群？(或者我是不是做错了什么？(这当然是一种很好的可能性)
浏览 4提问于2015-03-19得票数 1
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R中二维核密度估计的混淆
、、、、
核密度估计器用于估计特定的概率密度函数(参考文献见和 )。
我的困惑是kde2d()到底是做什么的？在下面的例子中，它估计了两个随机变量f(a，b)的联合分布概率密度函数吗？这颜色是什么意思？
下面是我所指的代码示例。
b <- log10(rgamma(1000, 6, 3))
a <- log10((rweibull(1000, 8, 2)))
density <- kde2d(a, b, n=100)
colour_flow <- colorRampPalette(c('white', 'blue', 'yellow
浏览 4提问于2016-08-04得票数 2
1回答
什么是HPC内核()？
、、、、
在简单的语言中，内核是什么?它是用来做什么的？我看到了并行化的代码，如：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=bt-mz
#SBATCH --output=bt-mz_%j.out
#SBATCH --error=bt-mz_%j.err
#SBTACH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=12
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --qos=debug
#MPI + OpenMP
export NAS_PATH=$HOME/bin
export OMP_NUM_THREADS=4
srun
浏览 2提问于2019-04-03得票数 1
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我在使用球形(或各向同性)内核使用Parzen窗口算法实现Bayes分类器时遇到了问题。
我使用包含2维和3个不同类的测试数据来运行该算法(对于每个类，我有10个测试点，40个训练点，都是二维的)。当我改变我的超参数值(球面高斯核的sigma_sq)时，我发现对点的分类没有任何影响。
这是我的密度估计器。我的self.sigma_sq在数据的所有维度上是相同的(2维)
for i in range(test_data.shape[0]):
log_prob_intermediate = 0
for j in range(n): #n is size of trainin
浏览 1提问于2015-11-02得票数 0
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我正在试验处理R中重叠的方法，我想尝试的一件事是绘制单个点，但根据其邻域的密度对它们进行着色。为了做到这一点，我需要计算每个点的2D核密度估计。然而，标准的核密度估计函数似乎都是基于网格的。有没有一个函数可以在我指定的特定点处计算2D核密度估计？我可以想象这样一个函数，它以x和y向量为参数，并返回一个密度估计向量。
浏览 2提问于2013-04-25得票数 15
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我有一个点，我想保证(/approximate)熵(密度熵)。只有当我给点云中的每个点分配一个概率时，才能计算出熵。做这件事的常见方法是什么？
注：
我的一个想法是使用核密度估计(Wiki)计算密度：
是否有一种通用的方法，还是应该只使用kde？
浏览 4提问于2017-09-30得票数 6
2回答
在python中，有几种做核密度估计的方法，我想知道它们之间的差异，并做出一个很好的选择。
它们是：
scipy.stats.gaussian_kde，
sklearn.neighbors.KernelDensity，
状态模型
我想我们可以和1d, 2d，bandwidth selection，Implementation和performance做比较
我只有使用sklearn.neighbors.KernelDensity的经验。以下是我所知道的：
速度通常是快速的，可以在多维上执行，但在决定带宽方面没有帮手。
我查看了一下scipy.kde，似乎有一种带宽选择方法。
浏览 3提问于2016-02-24得票数 0
当matplotlib的violinplot中的points参数被更改时会发生什么，以及这样做在什么时候会有用呢？
小提琴曲线图的points参数定义如下。
点:标量，默认值为100
定义计算每个高斯核密度估计值的点数。
Axes.violinplot(self, dataset, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, points=100, bw_method=None, *, data=None)
当我改变我的图表时，我很少看到它的变化
浏览 0提问于2019-06-24得票数 2
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向海运2D直方图中添加正态分布
、、、、
是否可以从海运中提取直方图并添加正态分布？
假设我有像散点图和直方图这样的东西
import seaborn as sns
penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm");
plt.savefig('deletethis.png', bbox_inches='tight')
我能像下面的图片那样在两边叠加一个分布吗？
import
浏览 4提问于2020-11-27得票数 0
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我试图在ggplot2中显示一些与高斯核相转换的频率。我试着用：
+ stat_smooth(se = F,method = "lm", formula = y ~ poly(x, 24))
但没有成功。
我读了一篇文章，建议频率应该与高斯核相转换。ggplot2 2的stat_density函数()似乎能够产生。
然而，我似乎无法用stat_density取代我的几何学。我的密码有什么问题吗？
require(reshape2)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
fileName = "/1.csv" # down
浏览 2提问于2014-09-30得票数 2
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我的工作是乳房X光片有钙化(这是比周围组织更亮的斑点)。
这是我拥有的图片之一：
我通过创建一个热图获得了这个图像：
但是热图考虑了图像的整体亮度。为了创建一个考虑到局部亮度的概率图，我考虑了用高斯滤波器进行核密度估计，但是我在实现上遇到了问题。
我的目标是得到一个类似的结果-学习的“物种分布的核心密度估计”的例子。这是我尝试使用的代码：
import numpy as np
import cv2 as cv
from sklearn.neighbors import KernelDensity
img = cv.imread("mammo.tif", 0)
kde = K
浏览 8提问于2022-01-03得票数 1
我一直在一个机器学习项目中工作。我用的是Kstar，它给了我很好的效果。为了获得更多的准确性，我将使用朴素贝叶斯。当我试图做这样的事情时
try {
NaiveBayes ks= new NaiveBayes();
String[] options={"-B", "20"};
ks.setOptions(options);
for (String s : ks.getOptions()) {
System.err.println(s);
}
c
浏览 3提问于2014-11-24得票数 1
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我正在尝试创建直方图子图，它的值我想用第二个分类变量来着色。数据的一小部分如下
data = {'ift': [0.031967, 0.067416, 0.091275, 0.046852, 0.100406],
'ine': [0.078384, 0.09554, 0.234695, 0.182821, 0.190237],
'ift_out': [1, 1, 0, 1, 0],
'ine_out': [1, 1, 0, 0, 1]}
xyz = pd.DataFrame(dat
浏览 2提问于2022-04-28得票数 -1
1回答
根据随机变量值的样本，我使用核密度估计来创建累积密度函数。
cdf = gaussian_kde(sample)
我需要的是生成随机变量的样本值，它的密度函数等于构造的cdf。我知道反演概率分布函数的方法，但由于我不能无故地做，所以需要相当复杂的准备工作。是否有完整的解决方案或另一种方式来完成任务？
浏览 2提问于2016-06-11得票数 1
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在中，合成的数据来自两个高斯分布的加权抽样，[0,1]和[5, 1]的均值和std分别占30%和70%。假设使用gaussian内核和bandwidth=1，我们得到了以下结果( KDE估计器的输出与列车数据相匹配)：
是否有可能(从数学上和实际上)恢复估计核的特性？例如，在这种情况下，我们从拟合模型中读取[0,1]和[5, 1]值？(假设适当地完成了拟合过程)
浏览 3提问于2020-05-27得票数 1
我一直试图在sns.histplot中的每个单元格之间添加与sns.heatmap相同的两个变量之间的行，但每次都失败了。
我尝试过使用linewidths参数，因为这是用热图实现这一目的的方法
penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.histplot(penguins, x="bill_depth_mm", y="body_mass_g", linewidths=1)
但什么都没变。我知道我可以先收集数据，然后使用热图，但我觉得自己太笨了，所以我可以用一种单一的方式来完成。我用的是海运0.11.2
浏览 7提问于2022-01-19得票数 0
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我正在尝试用这段代码并排绘制两个示意图。 fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)
sns.displot(x =X_train['Age'], hue=y_train, ax=ax1)
sns.displot(x =X_train['Fare'], hue=y_train, ax=ax2) 它返回以下结果(两个空子图，后跟一个两行显示图)- ? ? ? 如果我用violinplot尝试相同的代码，它会按预期返回结果 fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)
sns.v
浏览 102提问于2020-09-15得票数 15
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我试图理解CPU的L1缓存机制。
假设CPU有4个核，L1缓存线大小是64字节，每个核使用MESI协议有N个条目。
因此，一个内存引用将与缓存行大小对齐(引用是某种数据结构，精确地容纳64个字节)。
此时，Core-0修改此缓存行中的4个字节(偏移量为0)。
然后，Core-1引用相同的内存位置.因此，Cache一致性协议标识此操作，并将Core-0中的缓存行复制到Core-1 (避免从主存读取)。
因此，Core-1将修改此缓存行中的4个字节(偏移量为15)。
，我的问题是:缓存一致性协议是否会使Core-0中的缓存行失效？虽然修改是在不同的补偿。
而且，在这一点
浏览 1提问于2017-10-08得票数 1
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R:曲线下面积？
、、
我有一个算法，它使用x，y图对排序的y数据进行排序，从而生成一个o给定。
然后求出曲线下的面积，求出%s。
我想使用核密度估计来做类似的事情。我喜欢使用内核密度平滑上/下界的方式(即，min和max将稍微扩展到我的硬编码输入之外)。
不管怎样..。我想知道是否有一种方法可以将of看作一种累积分布函数和/或使用核密度估计来导出给定y数据的累积分布函数？
如果这是个令人困惑的问题，我很抱歉。我知道有一种方法可以导出一个累积频率图(即way )。但是，考虑到这个累积频率图，我无法确定如何导出%。
我不想要的是经济衰退。我知道如何做到这一点，我也不太想捕获一个ecdf。但是，更确切地说，是一个给定的两
浏览 2提问于2016-04-29得票数 0
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我的数据集是这样的
Days Visitors
Tuesday 23
Monday 30
Sunday 120
Friday 2
Friday 30
Tuesday 13
Monday 20
Saturday 100
如何绘制此数据集的直方图，但假设它是一个大型数据集(560030行)，而不仅仅是这些值。
实际上，我想在x轴上有时间，在Y轴上有访客。
浏览 2提问于2021-01-12得票数 1
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我有一个有37列和230 k行的数据集
我正在尝试用海运来记录每一列。
我还没有清理我的数据
这是我的密码
for i in X.columns:
plt.figure()
ax = sns.histplot(data=df,x=i)
我还有这个File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\function_base.py:135 in linspace y = _nx.arange(0, num, dtype=dt).reshape((-1,) + (1,) * ndim(delta))
有什么解决办法吗？
浏览 9提问于2022-12-02得票数 0
我的目标是使用Seaborn facet grid来绘制值的计数，但归一化，而不是纯粹的计数。使用下面的代码，每一行都应该在Item中显示每个唯一的值。X轴应显示Num，值来自Label。 但是，没有对每一行进行分区。将为每个Item显示相同的数据。 import pandas as pd
import Seaborn as sns
df = pd.DataFrame({
'Num' : [1,2,1,2,3,2,1,3,2],
'Label' : ['A','B','C','
浏览 25提问于2021-04-09得票数 0
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2回答
我有一个多边形的shapefile和另一个分布在多边形上的点。我想为每个多边形创建一个基于它包含的点的核密度估计。不幸的是，我只能用MASS包中的kde2d函数创建平方的KDE。我想要的KDEs是形状为多边形。有什么建议吗？ kde1 <- kde2d(poly$X, poly$Y, n=100,) enter image description here
浏览 35提问于2021-01-27得票数 2
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我无法计算泊松分布的最大似然估计器和BIC。我可以得到直方图，但不能在上面叠加核密度估计。
你能告诉我哪里出错了吗？
x.pois<-rpois(Y1, 20)
hist(x.pois, breaks=100,freq=FALSE)
lines(density(Y1, bw=0.8), col="red")
library(MASS)
fitdistr(Y1,densfun="pois")
my.mle<-fitdistr(Y1, densfun="poison")
print(my.mle)
BIC(my.mle)
浏览 0提问于2014-01-07得票数 1
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我有一个文件，与坐标(x，y)的一组点，我正在使用三角剖分方法，以生成一个网络的三角形代表一个表面。三角剖分由一个由n个点和n个三角形组成的非结构三角形网格组成。
从CSV文件中绘制数据：
from matplotlib import pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from matplotlib import style
df = DataFrame.from_csv('d:\Users\Raquel\Desktop/test.csv', header=0,
sep=';&
浏览 1提问于2015-08-25得票数 0
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我使用海运核密度估计来绘制概率密度等值线，如下所示：
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
x = np.random.normal(0, 3, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x,y, marker='.')
ax.set_aspect(&
浏览 2提问于2021-02-17得票数 0
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我安装了海运，但是当我从海运网站上做这个例子时，我得到了StopIteration消息，我如何修复它？
进口海运为sns企鹅=sns.load_dataset(“企鹅”) sns.histplot(data=penguins，x="flipper_length_mm")
StopIteration追尾(最近一次调用)单元，第33行，第1行->1 sns.histplot(data=penguins，x="flipper_length_mm")
浏览 26提问于2022-10-17得票数 0
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K函数(及其导数，如L)的包络对于验证拟合的空间点过程模型非常有用。例如，我为一个数据J1a2拟合了一个泊松模型，如下所示： J1a2.points:
# X.1 X Y
1 1 118.544 1638.445
2 2 325.995 1761.223
3 3 681.625 1553.771
4 4 677.392 1816.261
5 5 986.451 1685.016
6 6 1469.093 1354.787
7 7 1608.805 1625.744
8 8 1994.071 1782.39
浏览 21提问于2020-02-02得票数 0
原始问题
我想平滑我的解释变量，类似于车辆的速度数据，然后使用这个平滑的值。我找了很多东西，没有找到任何直接的答案。
我知道如何计算核密度估计(density()或KernSmooth::bkde())，但我不知道如何计算平滑的速度值。
重新编辑的问题
多亏了“浙江李”，我才能更好地解释我拥有的东西和我想做的事情。因此，我重新编辑了我的问题如下。
我在一段时间内对车辆进行了一些速度测量，存储为数据帧vehicle。
t speed
1 0 0.0000000
2 1 0.0000000
3 2 0.00000
浏览 4提问于2016-06-21得票数 8
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我正在尝试使用numpy或scipy生成一个二维数组，例如(10000,1024)。我希望这个数组中每一行的元素都满足正态分布。但是，每列的元素都是均匀随机数。
我不知道如何实现这个目标。任何帮助都将不胜感激。
谢谢。
浏览 8提问于2021-05-19得票数 0
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1回答
绘制给定点集的等高线
、、、、
我有一组给定的点集(x，y，F(x，y))，我想用(x，y)表示的等高线图和作为F(x，y)水平曲线计算的等高线。有人知道怎么用海运吗？
我希望类似于类似于sepal_width和sepal_length的图(没有边缘)，除了核密度估计不应该使用点的空间密度，而应该使用F(x，y)。
浏览 7提问于2015-11-14得票数 2
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我有两个数据集，一个是建模(人工)数据，另一个是观测数据。它们的统计分布略有不同，我想强制建模数据在数据传播中与观察到的数据分布相匹配。换句话说，我需要模型化的数据来更好地表示观察数据的尾部。下面是一个例子。
model <- c(37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,40.00,
38.49,37.74,47.92,44.53,44.91,44.91,40.00,41.51,47.92,36.98,43.40,
42.26,41.89,38.87,43.02,39.25,40.38,42.64,36.98
浏览 8提问于2016-08-26得票数 1
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1回答
我有两个数字数组:时间和年份。time列包含一天的时间戳，并包含1440行，其中每一行代表10分钟的间隔。例如，时间= 10，20，30，…，1440。您可以将时间列视为“计数”列。年份栏包含1996至2020年的年份，其内容如下:年份= 1996、1996、.、1997、1997、1997、.、.、2020、2020、2020、2020、2020。到目前为止，我已经在下面发布了代码和图表。我想把y轴限制在(144x366x25= 1317600).任何帮助都将不胜感激。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This i
浏览 12提问于2022-08-02得票数 0
如何将文本沿x轴旋转以避免像上面那样不可读的文本？
plt.figure(figsize = (10,8))
g = sns.JointGrid(x='u',y='t',data = tdata)
g.plot(sns.scatterplot, sns.histplot)
plt.show()
plt.figure也不能在JoinGrid上工作，
浏览 4提问于2022-09-16得票数 -1
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