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如何用Y轴上的数字而不是密度来重叠直方图和密度图

重叠直方图和密度图是一种常见的数据可视化方法，可以同时展示数据的分布情况和密度情况。在传统的直方图中，我们使用柱状图来表示数据的频数或频率，而在密度图中，我们使用曲线图来表示数据的概率密度。

要用Y轴上的数字而不是密度来重叠直方图和密度图，可以按照以下步骤进行操作：

数据准备：首先，需要准备要绘制的数据集。这些数据可以是一维或多维的，具体取决于你想要展示的信息。例如，假设我们有一个包含学生考试成绩的数据集。
绘制直方图：使用选定的编程语言或数据可视化工具，绘制直方图。在直方图中，将数据分成若干个等宽的区间（也称为箱子或柱子），并计算每个区间内数据的频数或频率。将这些频数或频率绘制在Y轴上。
绘制密度图：接下来，绘制密度图。使用核密度估计等方法，计算数据的概率密度，并将其绘制成曲线图。在密度图中，Y轴表示数据的概率密度。
重叠图形：将直方图和密度图重叠在同一张图上。确保两个图形的X轴对齐，以便能够正确比较它们。可以使用不同的颜色或线型来区分直方图和密度图。

通过重叠直方图和密度图，我们可以同时观察数据的分布情况和密度情况。直方图展示了数据的频数或频率，可以帮助我们了解数据的分布范围和集中程度。密度图则展示了数据的概率密度，可以帮助我们了解数据的相对分布情况。

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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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....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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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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....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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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

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。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 ? 24....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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Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

Joyplots 是堆叠的、部分重叠的密度图，就是这么简单。它们是一种很好的绘制数据的方式，可以用来直观比较分布，特别是哪些随着一个维度（比如时间）变化的分布。虽然这并不是一种新技术。...在行为差异、特征工程和预测建模等场景中，了解不同组之间的变量分布差异非常有用。在这些情况下，许多数据科学家更喜欢在单一坐标轴上绘制组级分布图，例如直方图或密度图。...实际上，这主要涉及一些 matplotlib 绘图参数。用户还可以直接修改源代码，以调整 X 轴、Y 轴、标题和图例的字体大小，从而使生成的山脊线图更加美观。...平滑展示数据分布：与传统的条形图或直方图相比，山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。比较能力：山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小，清晰地展示不同组之间的变化和趋势。...空间效率：通过在单个图中堆叠，山脊线图可以有效地利用空间，避免了创建多个单独的密度图。美观性：山脊线图在视觉上吸引人，用不同的颜色和样式区分不同的组，使得数据更加生动和直观。

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

如同直方图一样，KDE图会对一个轴上的另一轴的高度的观测密度进行描述： ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生的是，每一个观察都被一个以这个值为中心的正态（高斯）曲线所取代。 ?...可以通过cut参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： ?...在seaborn中这样做的最简单的方法就是在jointplot()函数中创建一个多面板数字，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量的单变量（或边际）分布和轴。 ?...双变量分布的最熟悉的可视化方式无疑是散点图，其中每个观察结果以x和y值表示。这是两个方面的地毯图。...这样可以将这种绘图绘制到一个特定的（可能已经存在的）matplotlib轴上，而jointplot()函数只能管理自己： ?

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

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R in action读书笔记（4）-第六章：基本图形（下）

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