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。...在本文中，我们将专注于单变量直方图，使用seaborn的“histplot”类。让我们看一个例子。 问题7： 创建一个关于数据集中酒精含量的直方图。...例如，看起来包含13.5酒精含量的区间有最多的实例。 箱线图 箱线图展示了定量数据的分布。...你能看到任何新的模式吗？ 答案： 首先，让我们在将“malic_acid”分解为问题中描述的分层之前，为酒精含量创建一个箱线图。然后，我们将应用分层并在视觉上进行比较。...在开始对数据做任何推断之前，我们希望了解数据的相关信息，而单变量分析为我们提供了一种逐个变量地了解每个变量的工具。
直方图并非没有偏见。实际上，它们是武断的，可能会导致对数据的错误结论。 无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。...直方图非常直观:任何人一眼就能理解它们。此外，它们是对现实的不偏不倚的反映，对吧?其实不是这样。 直方图可能会误导人，并得出错误的结论——即使是简单的数据!...通常，当变量包含一些频繁的值时，我们需要意识到这一点。但是，直方图不允许这样做，因为直方图是基于间隔的，并且间隔“隐藏”了各个值。 一个经典的例子是，缺失值被大量推算为0。...左边的是连续的，右边的是离散的。然而，在上面的图(默认值)中，你不会看到两者之间有任何区别:它们看起来完全一样。 5、无法观察和比较数据的分布 通常有必要在不同的集群上比较相同的变量。...但是假设你的数据存储在数据库中。你不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图，对吧?基本上，你所需要的只是一个包含每个容器的极端间隔和观测计数的表。
，此图看起来比以前的图好很多，并且还包含一个不错的图例，因此任何人都可以看到和理解该图-应当是这样。...定义了总共10个垃圾箱，以便将整个垃圾箱median_house_value分配到10个不同的存储桶中。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。...可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。 热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说，强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说，选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。...我们还使用箱线图显示 100% 请求的延迟分布，箱线图显示最小值、最大值、中值、平均值和异常值。实际的方框显示了下四分位数和上四分位数，其中分别有 25% 和 75% 的观测值落在其中。...日期直方图聚合可用于通过将基于时间的数据划分为间隔或存储桶来聚合和分析数据。此功能使用户能够可视化并更好地了解一段时间内的趋势、模式和异常情况。...更快的构面创建至关重要，因为它涉及根据特定属性将数据分类为组（构面），然后在每个组内执行汇总操作。此过程通过提供电子商务应用程序中经常使用的数据的结构化视图，使分析、过滤和可视化变得更加容易。...Logstash （®）用于将 GCP 存储桶中的数据集提取到 Elasticsearch 和 OpenSearch 中。存储库中还包含生成类似数据集的说明，以防您想要复制基准测试。
range: 指定直方图的取值范围，以元组形式表示，例如range=(0, 10)表示只绘制取值在0到10之间的数据的直方图。 density: 是否将直方图的纵轴设置为频率而非计数。...，其常用参数及解释如下： x：指定绘制箱线图的数据，可以是一个数组或者列表，表示每个箱线图的数据。...QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小。 QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大。...IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...箱线图依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据做任何限制性要求，其判断异常值的标准以四分位数和四分位数间距为基础。
Qt Designer工具主界面 上期文章教过大家如何在Pycharm中安装PyQt5。如有需要，可以关注本公众号，查找翻看历史文章 《分享 | 如何为Pycharm打开视界》。...主界面的不同区域介绍： 控件工具箱：提供Gui界面开发各种基本控件，如单选框、文本框等。可以拖动到新创建的主程序界面。 ? 主界面区域： 用户放置各种从工具箱拖过来的各种控件。...模板选项中最常用的就是Widget（通用窗口）和MainWindow（主窗口）。二者区别主要是Widget窗口不包含菜单栏、工具栏等。可以分别创建对比看看二者区别。...以下创建的是MainWindow（主窗口） ? 对象查看器区域： 查看主窗口放置的对象列表。 ? 属性编辑器区域： 提供对窗口、控件、布局的属性编辑功能。比如修改控件的显示文本、对象名、大小等。 ?...信号/槽编辑器区域： 编辑控件的信号和槽函数，也可以添加自定义的信号和槽函数。 ? ? 基本控件介绍 工具箱区域是按照控件作用类别进行划分的。
《Towards Data Science》的出版指南不允许重复这些可视化的描述。因此，请参阅[SPJ02]以获取更多信息，或在Julia Forem上阅读本文的更自包含版本。...：虽然可以在图形引擎内部对数据进行排序，但我不建议在数据集较大时这样做，因为它比直接使用Julia要慢得多。...用于绘制直方图时，VegaLite严格遵循GoG，因为它使用与柱状图相同的几何图形（唯一的区别是x轴上的数据在一个称为binning的过程中映射到人为的类别）。...以下代码使用参数bin设置为true的柱状几何图形，通过以下@vlplot命令创建了一个直方图，显示了不同国家之间人均GDP的分布： countries |> @vlplot(...一个有趣的VegaLite附加组件是交互式数据探索工具Voyager（见：DataVoyager.jl）。这是一个应用程序，可以加载数据并创建各种可视化效果，无需任何编程。
EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。 ?...Python中的探索性数据分析 首先，我们将导入EDA（探索性数据分析）所需的所有库。这是要做的第一件事也是最重要的事情。如果不导入库，我们将无法执行任何操作。...另外，如果数据分别具有数值和十进制值，则它将为int或float。MSRP（汽车价格）存储为int数据类型，而Driven_wheels存储为对象数据类型。...默认情况下，如果任何变量的值缺失，则drop函数将删除整行。 删除缺失值之后，现在缺失值的计数为0。这意味着数据集中不存在缺失值。 删除缺失值后，检查存在的行数。 ?...数据可视化 顾名思义，数据可视化是使用各种类型的图，图形等观察数据。各种图包括直方图，散点图，箱线图，热图等。
enumerate(sequence, [start=0])函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。 7、边缘箱形图 （Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。...此外，这些点可以了解每组中有多少数据点。 28、小提琴图 （Violin Plot） 小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。
你可能希望x[3]包含值 2，而x[3]将包含值 3，因为这是每个索引重复的次数。 为什么不是这样？从概念上讲，这是因为x[i] += 1是x[i] = x[i] + 1的简写。...另一种本质上类似的方法是ufunc的reduceat()方法，你可以阅读 NumPy 文档。 示例：数据分箱 你可以使用这些想法有效地分割数据来手动创建直方图。...(counts, i, 1) 计数现在反映每个箱中的点数 - 换句话说，直方图： # 绘制结果 plt.plot(bins, counts, linestyle='steps'); 当然，每次想要绘制直方图时都必须这样做是很愚蠢的...来在 IPython 中这样做），你会发现它比我们所做的简单的搜索更加复杂；这是因为 NumPy 的算法更灵活，特别是在数据点数量变大时，为更好的性能而设计： x = np.random.randn(1000000...在数据密集型应用中有效使用 Python 的关键是，了解一般的便利例程，如np.histogram以及它们何时适用，但也知道如何在需要更精准的行为时使用更低级别的功能。
图例将会被自动绘制 data ：指定一个数据框 facets ：指定条件变量，创建一个栅栏图。表达式如rowvar~ colvar。...为创建一个基于单条件变量的栅栏图，可用rowvar ~ .或. ~ colvar geom ：设定定义图形类型的几何形状。...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。...16.4.3 latticist 使用latticist包，可通过栅栏图方式探索数据集。该包不仅提供了图形用户界面，也可以通过vcd包来创建新的图形。... 右击任何对象，便可在右键菜单中获得一些选项。例如，你可以右击箱线图（mpg）窗口，将图形转变为一个平行坐标图（PCP）。
其次，一些软件如R使用铰链hinges而非四分位数来作为箱边界，下铰链和上铰链分别是数据下半部分和上半部分的中位值，这种箱线图与基于四分位数的箱线图略有不同。...直方图、散点图和箱线图比较 上图展示了三个样本量为20的正态分布数据，其中标准差都为1，AB均值为1，C均值为3。...图b是直方图和箱线图、几种类箱线图可视化的比较，条形图通常仅展示了平均值和标准差，箱线图从下往上，依次展示了数据集的五个指标：最小值，小四分位数，中位数，上四分位数和最大值。...箱线图利用摘要统计指标（中位数和四分位数）和主要数据（四分位数内的50%的数据）的分布。箱形图可以展示任何数据集的最小值，下四分位数，中位数，上四分位数和最大值，可以反映数据集的分布和差异。...以转录组中最常见到的表达矩阵为例，有的基因的表达丰度上千，有的基因几乎不表达，甚至接近于零，这些从数据本身也很容易看出。
在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。...具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...pip install seaborn Seaborn提供了一些内置的数据集，如iris、tips、dots、glue等。 你可以在GitHub上看到更多的数据集。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...默认值：False，即不画阴影 labeldistance：label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct：控制饼图内百分比设置,可以使用format...：直方图的边界色 下面我们以Kaggle经典比赛案例泰坦尼克号数据集为例，绘制乘客年龄的频数直方图，查看各年龄段乘客的年龄分布情况，如代码清单5所示，其可视化结果如图5所示。...▲图5 直方图 06 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。...：是否显示异常值 vert：是否需要将箱线图垂直摆放 boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等 whis：指定上下须与上下四分位的距离 labels：为箱线图添加标签 positions：指定箱线图的位置
下面创建一个示例数据，表示某病病人对 2 种药物（drugA 和 drugB）、5 个剂量（dose）水平上的响应情况。...直方图（histogram）是用于展示连续型变量分布的最常用的工具，它本质上是对密度函数的一种估计。...该数据集包含 72 例观察对象、3 个变量，其中变量 Treat（治疗方式）是一个包含 3 个水平的因子，变量 Prewt 和 Postwt 均为数值型，分别表示治疗前后的体重（单位：lb）。...函数 hist( )的输出结果中包含一些计算返回值，这些值可用于进一步地作图或者分析，例如为区间划分端点、频数（或密度）、区间中点等。...如果数据是对称分布，中位数（Median）应该位于上四分位数（Upper quartile）和下四分位数（Lower quartile）的中间，即箱线图的方盒关于中位线对称。
car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...scatterplotMatrix()函数的另一个用法 > library(car)#主对角线的核密度曲线改成了直方图，并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。...主对角线的核密度曲线改成了直方图，并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。图形包含主对角线中的直方图以及其他部分的线性和平滑拟合曲线。...IDPmisc包中的iplot()函数也可通过颜色来展示点的密度（在某特定点上数据点的 数目） > library(IDPmisc) > with(mydata,{ + iplot(x,y,main...你可用symbols()函数来创建气泡图。该函数可以在指定的(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形 图、星形图、温度计图和箱线图。
创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...默认会计算平均值 箱线图用于显示多种统计信息：最小值，1/4分位，中位数，3/4分位，最大值，以及离群值（如果有） 关于箱线图 箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数 箱子的上下底，分别是数据的上四分位数...因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值 有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值” 箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，
在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...单变量图 在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。 直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。...这很有用，因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。...[Correlation-Matrix-Plot.png] 散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维平面上的点，每条坐标轴代表一个变量特征。您可以为数据中的每对变量特征创建一个散点图。...具体来说，也就是如何绘制你的数据图： 直方图 密度图 箱线图 相关矩阵图 散点图矩阵
课程中强调的另一点是数据实际上无处不在。这就是为什么它的主题包括广泛的领域，包括社会和文化、工程、天气、物理科学、地理和地质，最后但同样重要的是金融和金钱。...在这篇文章中，我们将仅探讨几个介绍课程风格和独特方法的示例。 哪些语言的单词最长 与任何数据科学挑战一样，第一步——通常也是最令人头疼的——是找到干净的和（如果您幸运的话）有组织的数据。...因此，让我们将“很长”单词的阈值设置为 15： 少数语言有很大比例的长词：日耳曼语（包括德语、丹麦语、法罗语和瑞典语）和乌拉尔语（如芬兰语和匈牙利语）最长；罗曼语（如西班牙语、法语和意大利语）长度适中...这里我们获取了整个 2019 年美国最大城市的风速数据，并将每个城市的风速分布可视化为箱线图： 经过更多分析，很明显旧金山的风比芝加哥要大得多——至少在 2019 年是这样。...一个例子是稳定性的“带”或“带”的流行插图，原子与中子数图中的一个区域包含特别稳定的同位素： 如您所见，几行代码即可生成清晰的可视化效果。
每个 Span 代表一个工作单元，如函数调用或数据库操作，包含了开始时间、结束时间、名称、标签（属性）等信息。...Metric：Metric 是一个数值或统计数据，代表了系统的各种度量，例如内存使用、CPU 负载、请求延迟等。OpenTelemetry 支持多种类型的指标，如计数器、计量器、直方图等。...Log：Log 是一个包含时间戳和消息内容的记录，用于记录系统的特定事件。...OpenTelemetry 还提供了一系列的 Exporter，使我们可以将收集到的数据导出到各种后端服务，如 Prometheus、Jaeger、Zipkin、Elasticsearch 等。...无论是开发者、运维人员，或者是负责系统架构的决策者，都应该考虑将 OpenTelemetry 集成到你的工具箱中。 在下一篇文章中，我们将详细介绍如何在 Go 项目中集成 OpenTelemetry。
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