首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在python中创建两个不同大小的样本之间的qq图?

在Python中创建两个不同大小样本之间的QQ图,可以使用statsmodels库和matplotlib库来实现。

首先,确保已经安装了statsmodelsmatplotlib库。可以使用以下命令进行安装:

代码语言:txt
复制
pip install statsmodels matplotlib

然后,按照以下步骤创建两个不同大小样本之间的QQ图:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建两个不同大小的样本数据:
代码语言:txt
复制
sample1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
sample2 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=500)

这里使用numpy库的random.normal函数生成正态分布的样本数据,loc参数表示均值,scale参数表示标准差,size参数表示样本大小。

  1. 计算两个样本的分位数:
代码语言:txt
复制
quantiles1 = np.percentile(sample1, np.linspace(0, 100, 101))
quantiles2 = np.percentile(sample2, np.linspace(0, 100, 101))

使用numpy库的percentile函数计算两个样本的分位数,np.linspace(0, 100, 101)生成0到100之间的等间隔的百分位数。

  1. 绘制QQ图:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()
sm.qqplot(sample1, line='45', ax=ax)
sm.qqplot(sample2, line='45', ax=ax)
plt.show()

使用statsmodels库的qqplot函数绘制QQ图,line='45'表示在图上绘制一条45度的参考线。

运行以上代码,将会显示出两个不同大小样本之间的QQ图。QQ图可以用来比较两个样本的分布是否相似,如果两个样本的点大致落在45度参考线附近,则说明两个样本的分布相似。

注意:以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体的样本数据进行修改。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置?

在文本处理和字符串比较的任务中,有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置,即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能,以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...使用 difflib 模块Python 中的 difflib 模块提供了一组功能强大的工具,用于比较和处理字符串之间的差异。...然后,我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码,它标识了字符串之间的不同操作(如替换、插入、删除等)。我们只关注操作码为 'replace' 的情况,即两个字符串之间的替换操作。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。

3.4K20

在画图软件中,可以画出不同大小或颜色的圆形、矩形等几何图形。几何图形之间有许多共同的特征,如它们可以是用某种颜色画出来的,可以是填充的或者不填充的。

(boolean类型:true表示填充,false表示不填充), 有方法获取图形面积、获取图形周长等; ②使用构造方法为其属性赋初值; ③在每个子类中都重写toString()方法,返回所有属性的信息...; ④根据文字描述合理设计子类的其他属性和方法。...(2)设计实现画板类,要求: ①画一个红色、无填充、长和宽分别为10.0与5.0的长方形; ②画一个绿色、有填充、半径为3.0的圆形; ③画一个黄色、无填充、边长为4.0的正方形; ④分别求三个对象的面积和周长...,并将每个对象的所有属性信息打印到控制台。...:" +getColour() +"\t"+"有无填充:" +isFill()+ "半径为:"+getR()+"的圆形面积为:"+area()+"周长为:"+perimeter() ; } }

1.8K30
  • 教你在Python中用Scikit生成测试数据集(附代码、学习资料)

    测试数据集的数据具有定义明确的性质,如线性或非线性,这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数,用于从结构化的测试问题中生成样本,用于进行回归和分类。...在本教程中,您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。...运行这个示例会生成问题的输入和输出,然后创建一个方便的2D绘图,用不同的颜色显示不同的类。 注意,由于问题生成器的随机特性,您的特定数据集和结果图将会有所不同。 这是一个特性,而不是一个bug。 ?...make_regression()函数将创建一个带有输入和输出之间线性关系的数据集。 您可以配置示例的数量、输入特性的数量、噪声级别,等等。 这个数据集适用于能够学习线性回归函数的算法。...您发现了测试问题,以及如何在Python中使用scikit库。

    2.8K70

    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    p=30914原文出处:拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。...本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查,对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...从残差拟合图来看,大部分样本拟合值分布在0周围,说明拟合结果较理想。981,2331和524号样本可能为异常点。从正态分布qq图来看,大部分点分布在图中直线附近。说明样本点服从正态分布。...从结果来看,kappa值远远大于1000,因此判断该模型存在严重的共线性问题,即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python

    93300

    NumPy使用图解教程「建议收藏」

    NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组(也就是强大的ndarray)。...NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: 对于不同大小的矩阵,只有两个矩阵的维度同为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy使用广播规则...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: 不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用axis参数指定行和列的聚合: 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作,常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧(dataframe),它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...每个样本都是代表一小段音频信号的数字。CD质量的音频每秒可能有44,100个采样样本,每个样本是一个-65535到65536之间的整数。

    2.9K30

    使用Python计算非参数的秩相关

    完成本教程后,你会学到: 秩相关方法的工作原理以及方法是否适用。 如何在Python中计算和解释Spearman的秩相关系数。 如何在Python中计算和解释Kendall的秩相关系数。...有趣的是,秩相关的度量通常被用作其他统计假设检验的基础,例如确定两个样本是否可能来自相同(或不同)的群体分布。 秩相关方法通常以研究人员或开发该方法的研究人员的名字命名。...从均匀分布中抽取1,000个随机浮点值的样本,并将其缩放到0到20的范围。从0到10之间的均匀分布中抽取1,000个随机浮点值的第二个样本,并将其加上到第一个样本以创建关联。...Spearman的秩相关可以在Python中使用SciPy函数spearmanr()计算。 该函数需要两个实值样本作为参数,并返回介于-1和1之间的相关系数以及用于解释系数意义的p值。...在Python中,Kendall秩相关系数可以使用SciPy函数kendalltau()计算。它将两个数据样本作为参数,并返回相关系数和p值。

    2.7K30

    数据分布检验利器:QQ plot

    Q-Q图(Quantile-Quantile Plot)正是为解决这一问题而设计的强大可视化工具。它通过将数据的分位数与理论分布的分位数进行对比,直观地展示数据分布与目标分布(如正态分布)之间的差异。...卡方分布:由独立标准正态变量的平方和构成。t分布:类似正态分布,但尾部更厚,适用于小样本。F分布:由两个卡方分布的比值构成。什么是分位数分位数是将数据按大小排序后,分成若干等份的点。...分位数有几个重要特性:不受极端值影响:相比均值,分位数对异常值更稳健保持数据的顺序关系:反映了数据的分布特征易于比较不同尺度的数据:通过标准化后的位置进行比较QQ图工作原理QQ图(Quantile-Quantile...它通过对比两个分布的分位数来判断它们是否一致,常用于检验数据是否服从某一理论分布(如正态分布)。步骤排序样本数据:将样本数据按升序排列。计算经验分位数:对每个数据点计算其经验分位数。...Q-Q图的解读规则点落在直线上:两个分布非常相似点偏离直线但呈S形:数据可能需要简单变换点严重偏离直线:分布差异显著QQ图在机器学习中的应用案例比较多组数据集的分布两个数据集的比较:# 生成两个数据集np.random.seed

    7910

    Python&R LEfSe 分析

    接下来是把Python也加进来,操作方法与R一样,  同样的,这里在CMD命令行中输入“python”,然后回车键。如下图,说明python添加到Path成功。...模块与包的安装  上述的操作后,我们已经把Python和R成功加入到Path中,在用这两个做数据分析时,我们要安装别人已经写好的模块与包(packages)。...首先,对于python,我们需要安装“numpy”、“rpy2”与“matplotlib”三个模块,在R中需要安装好几个packages,如mvtnorm、coin等。...,对于biomarker在每个组中的相对丰度,这里不再演示,算是留个悬念,有需要的朋友可以自行探索或加入文后的QQ群→讨论。  ...对于图的解读可以参考已经发表的诸多papers。为加快初学者分析数据、绘图的速度,我们创建了一个QQ群:335774366。欢迎有兴趣的朋友加入→指导。

    1.7K20

    模型的可解释性:部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE

    来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们...与显示一组特征的平均效果的部分依赖图不同,ICE 图消除了非均匀效应的影响并分别可视化每个样本的预测对特征的依赖关系,每个样本一行。...但是,ICE 图还显示了每个样本的输出变化,这使我们能够查看是否存在具有不同特征交互的样本。 例如在图表的顶部,可以看到模型预测高价的街区不会随着 AveOccup 特征的变化而发生太大变化。...现在我们可以尝试找出 AveOccup、MedInc 和街区价格之间的关系。首先创建了一个散点图,其中 x 是 AveOccup,y 是 MedInc,每个样本颜色代表块组价格。...看起来模型已经学会了有意义的规则 总结 在本文中,我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。

    2.4K30

    【机器学习笔记】:大话线性回归(二)

    估计标准误差与判定系数相反,se反映了预测值与真实值之间误差的大小,se越小说明拟合度越高,相反,se越大说明拟合度越低。...通过目测,我们发现残差的数据分布并不是很好的服从正态分布,因此这里是不满足假设条件的。 (2)PP图和QQ图: PP图是对比正态分布的累积概率值和实际分布的累积概率值。...QQ图是通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况。对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图。...pp图和qq图判断标准是:如果观察点都比较均匀的分布在直线附近,就可以说明变量近似的服从正态分布,否则不服从正态分布。...从pp图和qq图可以看出,样本点并不是十分均匀地落在直线上,有的地方有一些较大的偏差,因此判断不是正态分布。

    1.9K60

    大幅减少训练迭代次数,提高泛化能力:IBM提出「新版Dropout」

    传统 dropout 在每轮训练时会从输入中随机选择一组样本(称之为 dropout 样本),而 multi-sample dropout 会创建多个 dropout 样本,然后平均所有样本的损失,从而得到最终的损失...在 dropout 层中,每个 dropout 样本使用不同的掩码来使其神经元子集不同,但复制的全连接层之间会共享参数(即连接权重),然后利用相同的损失函数,如交叉熵,计算每个 dropout 样本的损失...值得注意的是,multi-sample dropout 中 dropout 样本的数量可以是任意的,而图 1 中展示了有两个 dropout 样本的实例。 ?...图 3:不同数量的 dropout 样本在训练过程中的训练集损失和验证集误差。 ? 表 2:不同 dropout 样本数量下与传统 dropout 的迭代时间比较。...● Python画一棵漂亮的樱花树(不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔) ● 数据分析最有用的 Top 50 Matplotlib 图(附完整的Python代码)(上) ● 详解Python中的可哈希对象与不可哈希对象

    96330

    独家 | 使用Spark进行大规模图形挖掘(附链接)

    我们构建和挖掘一个大型网络图,学习如何在Spark中实现标签传播算法(LPA)的社区检测方法。 通过标签传播检测社区 尽管有许多社区检测技术,但本文仅关注一种:标签传播。...统计力学杂志:理论与实验2008.10(2008):P10008 工具选择 首先对工具领域进行一个简要的分析。我根据图的大小,该库是否适配Python以及能否生成简单的可视化效果来划分工具。...python中,像warc这样的库可以满足数据处理需求。 在我将所有href链接都移出html内容之后, 我在域之间画出了边,而不是完整的URL。...但是这些社区中有一半以上仅包含一个或两个节点。 在规模范围的另一端,最大的社区是3500多个不同的网站!为了给出范围的概念,这大约是我最终图形后过滤中节点的5%。...社区规模的极端说明了LPA的一个缺点。收敛太多可能会导致簇太大(由某些标签主导密集连接的网络)。融合太少,可能会得到更多、更有用的较小社区。我发现最有趣的簇常常位于两个极端之间。

    2K20

    你用 iPhone 打王者农药,有人却用它来训练神经网络...

    接下来,研究者将把它与基于著名的 ML 框架(如 TensorFlow)的经典「Python」实现方法进行比较。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前,我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据,以将其正确地 batch...在下列 Swift 代码中,训练数据的 batch 是专门为 MNIST 数据集准备的,只需将每个图像的「像素」值从 0 到 255 的初始范围归一化至 0 到 1 之间的「可理解」范围即可。 ?...下方的的 Python 代码展示了 TF 中的同一模型架构和每层 OutPut Shape 的情况: ?...可以看到,这里的层、层形状、卷积过滤器和池大小与使用 SwiftCoreMLTools 库在设备上创建的 Core ML 模型完全相同。

    2.7K20

    10个实用的数据可视化的图表总结

    我们这里绘制了两个变量 sepal_width 和 sepal_length 的密度。 当然,也可以使用其他库,如seaborn、matplotlib等。...图(a)是样本分布;(b) 是标准正态分布。对于样本分布,数据范围从 10 到 100(100% 数据在 10 到 100 之间)。...但对于标准正态分布,100% 的数据在 -3 到 3(z 分数)的范围内。在 QQ 图中,两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分(称为分位数)。...如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值,我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。如果散点图位于左边或右边而不是对角线,这意味着样本不是正态分布的。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图,框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多的分位数。

    2.4K50

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    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。...[Visualize-Machine-Learning-Data-in-Python-With-Pandas.jpg] 关于样本 本文中的每个样本都是完整且独立的,因此您可以直接将其复制到您自己的项目中使用...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得,并且下载后可以为每一个样本直接使用。 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。...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。

    6.1K50

    ​AI论文速读 |2024TrajCL: 稳健轨迹表示:通过因果学习隔离环境混杂因素

    实验验证:通过在两个真实世界的轨迹数据集上的广泛实验,论文验证了TrajCL在轨迹分类任务中的性能提升,展示了其在少数样本学习或不平衡样本学习场景下的优越泛化能力和可解释性。...因果推断: 传统因果推断研究,关注如何在不同分布下学习因果模型,并使用因果模型进行干预或反事实推断。 因果表示学习,旨在结合深度学习和因果推断,广泛应用于计算机视觉、推荐系统、图数据挖掘等领域。...., 2023] 构建了因果图来描述交通预测,并分析了时空特征与结果之间的因果关系。 [Xia et al., 2023] 应用因果推断来减轻时空图预测中的混杂效应。...实验验证:在两个真实世界的轨迹数据集上进行广泛的实验,验证了TrajCL在轨迹分类任务中的性能提升,并展示了其在少数样本学习和不平衡样本学习场景下的优越泛化能力和可解释性。...稳健性测试: 少数样本学习:将原始数据集划分为不同大小的子集,以模拟少数样本学习场景,并在不同模型上实施TrajCL。

    12710

    正态性检验

    1.1 Q-Q图 此Q-Q非用于聊天的QQ,Q是quantile的缩写,即分位数。分位数就是将数据从小到大排序,然后切成100份,看不同位置处的值。比如中位数,就是中间位置的值。...2.1 KS检验 KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布,也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。...如果是判断某个样本是否符合某个已知分布,比如正态分布,则需要先计算出标准正态分布的累计分布函数,然后在计算样本集的累计分布函数。两个函数之间在不同的取值处会有不同的差值。...kstest会返回两个值:D和对应的p_value值。 2.2 AD检验 AD检验是在KS基础上进行改造的,KS检验只考虑了两个分布之间差值最大的那个点,但是这容易受异常值的影响。...在Python中的实现代码如下: from scipy.stats import shapiro shapiro(x) 上面的代码会返回两个结果:W值和其对应的p_value。

    2K20

    无人车车道线检测挑战赛心得分享

    考虑到比赛中对速度没有作出要求,因此确定采用deeplabv3+作为比赛的baseline。这两个baseline后来有人在官方qq群里有贴出来,所以对于没找到baseline的同学是个很大的福利。...数据准备方面还包括了样本均衡,通过编写脚本统计各类别在数据中的三个指标:有效占有样本数量、有效类别像素点总数、有效类别像素点平均数。...以上方法一般针对模型的整图输入策略,指将整张图输入网络直接训练;也可用于滑窗策略,在降低图像分辨率的同时,同比例减小滑窗尺寸大小。...9个类别分别设置不同的投票权重,如容易分割的实线权重设为1,不易分割的车位线权重设为10,分割不易出错的类别如斑马线权重也可以设大些。 回到单个模型的优化上,主要从loss和学习率上考虑。...如采用softmax层融合方案,我们将测试集的1000条图像均分成n份,启用n个进程分别分配到n张显卡中实现加速。

    1.5K21

    如何在Python中构建决策树回归模型

    标签:Python 本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。 库 需要3个库:pandas,sklearn,matplotlib。...图1 从树的根(顶部)开始,使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。在每个决策中,节点都是以某种方式分割数据的条件,叶节点表示最终结果。...图8 这创建了我们的决策树回归模型,现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。可以使用sklearn.fit方法来实现这一点,用于查找输入变量和目标变量之间的关系。...叶子节点的组成部分也是一个我们可以指定的超参数。 其他超参数 可以修改其他一些超参数来限制树的大小,包括: 1.min_samples_split:指定分割内部节点的最小样本数。...默认值为2,因此增加该值将限制树的大小。 2.min_samples_leaf:指定叶节点上需要多少个样本。默认值为1,因此增加该值也会限制树的大小。

    2.3K10

    基于对比学习的时间序列异常检测方法

    同时,还提出了通道独立补丁来增强时间序列中的局部语义信息。在注意模块中提出了多尺度的算法,以减少补丁过程中的信息丢失。 优化:基于两个分支的相似性,设计了一个有效且鲁棒的损失函数。...我们还提供了理由讨论来解释我们的模型如何在没有负样本的情况下避免崩溃。 一、时间序列异常检测概述 在本文中,作者介绍了一些与DCdetector相关的工作,包括异常检测和对比学习。...对比表示学习:对比表示学习的目标是学习一个嵌入空间,其中相似的数据样本彼此保持靠近,而不相似的数据样本则相距较远。使用对比设计使两种类型的样本之间的距离更大具有启发意义。...图5:对不同类型异常的DCdetector和异常变压器之间的地面-真实异常和异常得分的可视化比较。 图6:DCdetector中主要超参数的参数灵敏度研究。...图7:在不同大小的训练期间,平均GPU内存成本和100次迭代的平均运行时间。 四、结论 我们在DCdetector中设计了一个基于对比学习的双注意结构来学习一个排列不变表示。

    74720
    领券