用中位数偏差误差条绘制中位数浓度分布图 - 腾讯云开发者社区

关于蜂巢图的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。现有一组数据（名称为df），记录了PM2.5不同季节的浓度，每个季节有100个，现用蜂巢图表示。...为了更好展现春季和冬季的浓度分布趋势，我们在以上图的基础上为春季和冬季添加一个PM2.5的密度分布图（密度分布图见上节）。...kde_kws = {'color':'k', 'linestyle': '-'}, ax = ax3) ax3.set_title('Winter distrubtion') #调整子图垂直间距，水平间距用wspace...4 箱型图箱型图又被称为箱须图、箱线图、盒图，能显示一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数，可以反映数据分布的中心位置和散布范围。...第一个四分位数（Q1）就是下四分位数，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）就是上四分位数。

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一文搞懂Q-Q plot图的含义

分位数，也称之为分位点，最常见的有中位数，四分位数等。以中位数为例，将数据集从小到大排列后，50%区域对应的点就是中位数。...Q-Q plot就是基于这样的原理，分别计算两个数据的分位数，然后绘制散点图。可以想象，如果两个总体完全一致，其Q-Q plot是一条y=x的直线，代码如下 ? 结果如下图所示 ?...要判断一个数据的理论分布，最直观的方式是绘制实际数据的密度分布图，GWAS中p值分布的密度直方图如下 ? ? 在上图中，每个bin内的密度基本是一样的，是典型的均匀分布的特征。...将实际数据的密度分布图和各种理论分布的密度分布图进行比较，可以快速确定候选的理论分布。从峰型的比较来看，也只有均匀分分布和该数据的分布接近。...用qqman中的数据集展示Q-Q plot绘制的方法，代码如下 ? 输出结果如下 ? Q-Q pot绘制非常简单，三句代码就可以搞定。

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测序数据的解析：Fastq与FastQC

中间用“:”隔开。例如上例中HISEQ为测序平台名称，266为测序运行run的编号，HHNWKBCXX为流通池（flowcell）编号。...若任一位置碱基的下四分位数低于10或中位数低于25，报"WARN"；若任一位置的下四分位数低于5或中位数低于20，报"FAIL"。...当所有位置的碱基比例一致的表现出bias时，即四条线平行但分开，往往代表文库有bias(建库过程或本身特点)，或者是测序中的系统误差。...曲线形状的偏差往往是由于文库的污染或是部分reads构成的子集有偏差（overrepresentedreads）。形状接近正态但偏离理论分布的情况提示我们可能有系统偏差。...FastQC除了列出所有over-representedkmers，还会绘制前6个k-mers的分布图。

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避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

先了解一下预测的准确率和偏差：偏差（Bias）指历史平均误差。你的预测结果对于平均值来说，过高还是过低？偏差展示了误差的整体趋势。准确率（Precision）可以评估你的预测值与实际值之间的误差。...由公式可以看出，MAPE 用每个误差值除以实际值，所以会产生倾斜：若某个时刻的实际值很低，而误差很大，就会对 MAPE 的值产生很大影响。...有人可能认为用 RMSE 代替 MAE，或者用 MAE 替代 MAPE，不会有太大差异，但事实上不是这样的。我们来看个简单的例子。...，我们花点时间来了解为什么以中位数作为预测值会得到较好的 MAE，以及用平均数作为预测值会得到较好的 RMSE。...下面我们花点时间，来讨论选择 RMSE 或 MAE 对偏差值、异常值灵敏度以及无规律序列的影响。 Bias 对于许多实例，你会发现实际值的中位数与平均数不同。

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python绘图 | 国家气象局开源预报检验库（多图预警）

、误差空间分布图等）。...频率对比箱须图box_plot_continue() 分别绘制了观测和预报的频率箱须图，横坐标为”观测”、”预报”，纵坐标为数据值, 箱须图包含了第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值（离群值）等不同等级...频率对比箱须图box_plot_ensemble() 分别绘制了观测和预报的频率箱须图，横坐标为”观测”、”预报”,以及预报成员编号，纵坐标为数据值,包含了第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值（离群值...误差序列分析误差综合分析图（绝对值）error_boxplot_abs() 根据输入的站点数据，选择部分数据，将选择的数据进行进行分组检验，绘制误差综合分析图 ?...多时效预报误差和稳定性对比图time_list_mesh() 可以便于同时展示要素对比图和误差图,误差图的误差分布更显眼，更便于发现问题。 ?

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描述统计学相关概念笔记整理

均值的数学表达式中位数（中值）：对于有限的数集，可以通过把所有观察值按高低排序后找出正中间的一个数字作为中位数（如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数）众数：是指一组数中出现次数最多的数值...，代表性好，不受极端值影响缺乏唯一性，可能有一个，可能有两个，可能一个都没有离散程度偏差：期望预测与真实标记的误差称为偏差（bias），为了方便起见，我们一边直接取偏差的平方：...偏差偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力极差：最大值-最小值。简单地描述数据的范围大小。...方差噪声：真实标记与数据集中的实际标记间的偏差（噪声表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下限，即刻画了学习问题本身的难度）欠拟合：偏差大，方差小过拟合：偏差小，方差大分布的形状...偏态系数的绝对值越大，偏斜越严重 (左偏分布也称负偏分布：SK0) 峰度：数据分布的扁平或尖峰程度峰度系数：数据分布峰度的度量值，对数据分布尖峰或扁平程度的测度，一般用K

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【MATLAB】进阶绘图 ( Boxplot 箱线图 | boxplot 函数 | Error Bar 误差条线图 | errorbar 函数 )

文章目录一、Boxplot 箱线图 1、boxplot 函数 2、代码示例二、Error Bar 误差条线图 1、errorbar 函数 2、代码示例一、Boxplot 箱线图 ---- 1、...; x 是矩阵 : 为每个矩阵列绘制一个箱子 ; 箱子 : 中位数 : 每个箱子都有一个中心标记 , 表示中位数 ; 第 25 百分位数 : 箱子底边 ; 第 75 百分位数 : 箱子顶边 ; boxplot...不同国家中每加仑汽油能跑多少英里 load carsmall % MPG 是箱线图数据 % Origin 中包含多个分组变量 boxplot(MPG, Origin); 绘图结果 : 二、Error Bar 误差条线图..., err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; errorbar(x, y,err) 与 plot(x, y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; 整个竖条 , 是有可能出现的误差数值...% 生成 y 轴的值对应向量 y = sin(x); % 生成 e 向量 , 表示每个对应 x 位置的误差范围 e = std(y) * ones(size(x)); % 绘制含误差条的线图 % e

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（上）

5.2集中趋势的分析 5.2.1集中趋势的测度描述统计分布集中趋势的指标主要是平均数、中位数、众数，也称为“平均指标”。...fivenum() >q=fivenum(cars$speed) >q[4]-q[2] [1]7 R中的方差函数和标准差函数分别是var()和sd()R还有一个比较特殊的函数，即离差mad()，它用于计算中位数绝对偏差...>lines(density(cars$speed),col='blue')#用核密度估计函数density(),绘制密度曲线图 5.5.2 QQ图 QQ图用于直观验证一组数据是否来自某个分布，或者验证某两组数据是否来自同一族的分布...5.5.3茎叶图 R中用函数stem()绘制茎叶图 stem(x,scale=1,width=80,atom=1e-08) 其中，x是数据向量，scale控制茎叶图的长度，width控制绘图的宽度，atom...5.5.5经验分布图在R中函数ecdf()给出样本的经验分布，通过plot()绘制 ecdf(x) plot (x，…，ylab="Fn (x)”，verticals=FALSE,col.01line

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了解和辨别高斯分布，计算从中抽取的概要统计数据

一些符合高斯分布的观察结果的例子如下：身高 IQ 体温让我们来具体探索正态分布，下面是一些代码，可以生成和绘制理想化的高斯分布。 ? 运行这个示例会生成一个理想化的高斯分布图。...作为估计，计算结果会包含误差。因为我们知道潜在分布的真实平均数是50，我们可以看到，使用包含10000个观察结果的样本进行估计，结果是相当准确的。 ?...这些离群值可能是分布边缘出现的罕见的观察结果或是误差。...而如果观察结果个数是偶数，中位数就是中间两个观测结果的平均数。我们可以调用NumPy的median()函数来计算样本的中位数。 ? 下面的例子就是基于测试数据集计算中位数： ?...我们可以举个例子，通过绘制理想化的高斯分布，其方差或大或小，用这两种图来证明这一点。下面是完整的示例。 ?

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使用Python进行描述性统计

2 使用NumPy和SciPy进行数值分析　　2.1 基本概念　　2.2 中心位置（均值、中位数、众数）　　2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数）　　2.4 偏差程度（z-分数）　　...2.4 偏差程度（z-分数）　　之前提到均值容易受异常值影响，那么如何衡量偏差，偏差到多少算异常是两个必须要解决的问题。定义z-分数（Z-Score）为测量值距均值相差的标准差数目： ? 　　...用协方差（COV）和相关系数（CORRCOEF）来衡量相关程度： ? 　　协方差的绝对值越大表示相关程度越大，协方差为正值表示正相关，负值为负相关，0为不相关。相关系数是基于协方差但进行了无量纲处理。...3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线）　　直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...当自变量与因变量线性相关时，在散点图中，点近似分布在一条直线上。我们以身高作为自变量，体重作为因变量，讨论身高对体重的影响。

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使用Python进行描述性统计

2 使用NumPy和SciPy进行数值分析　　2.1 基本概念　　2.2 中心位置（均值、中位数、众数）　　2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数）　　2.4 偏差程度（z-分数）　　...（z-分数）　　之前提到均值容易受异常值影响，那么如何衡量偏差，偏差到多少算异常是两个必须要解决的问题。...用协方差（COV）和相关系数（CORRCOEF）来衡量相关程度：　　协方差的绝对值越大表示相关程度越大，协方差为正值表示正相关，负值为负相关，0为不相关。相关系数是基于协方差但进行了无量纲处理。...： 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线）　　直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...当自变量与因变量线性相关时，在散点图中，点近似分布在一条直线上。我们以身高作为自变量，体重作为因变量，讨论身高对体重的影响。

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深度学习：利用神经网络在少量数据情况下预测房价走势

测试数据集只有102条。...，后面我们会按照惯例把数据绘制出来，通过图形的方式查看模型在训练过程中的变化。...我们最外层有4论循环，在内部训练网络时，又有200轮循环，也就是num_epochs的值，网络每进行一个epcho训练就会得到一个偏差结果，于是最外层第一轮循环得到200个偏差结果记作x1[0],x1[...average_mae_history = [ np.mean([x[i] for x in all_mae_histories]) for i in range(num_epochs) ] 接着我们把200次循环的误差绘制出来...test_mae_score = model.evaluate(test_data, test_targets) print(test_mae_score) 上面代码运行后，得到的结果为2.86,也就是说，我们模型对测试数据中位数的预测误差在

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从零开始学统计 07 | 标准误差

对五个样本的平均值取平均值，计算得到的标准偏差就是标准误差。...**标准误差（Standard Error）**量化了多组测量值均值的变化程度不难发现：标准偏差量化了一组测量值中的变化程度标准误差量化了多组测量值均值的变化程度二、标准误差的表示三个样本 ?...可以发现标准误差比标准偏差要小很多。这是因为平均值没有原始数据那么分散。当然也可以计算标准偏差的标准偏差，这个值叫做标准偏差的标准误差。它告诉我们多个样本的标准偏差是如何分布的。...其实理论上，我们可以计算一切统计值的标准偏差，比如中位数，众数，百分数等的标准偏差，得到的值就是该统计值的标准误差。标准误差只是来自同一群体的多个均值的标准偏差。...选取一个随机测量值记录该值重复以上两步，直到拿到 5 个测量值计算均值，中位数，众数等回到第一步，重复以上步骤，拿到多个统计量的值利用拿到的统计量的值，如均值计算标准偏差，得到标准误差

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【R语言进行数据挖掘】数据探索

var(iris$Sepal.Length) # 方差 > hist(iris$Sepal.Length) # 直方图 > plot(density(iris$Sepal.Length)) # 密度分布图...6.300 7.000 3 6.588 6.900 7.900 使用函数boxplot()绘制箱线图也称箱须图来展示中位数...上图中，矩形盒中间的横条就是变量的中位数，矩形盒的上下两个边分别是上、下四分位数也称第一四分位数和第三四分位数，最外面的上下两条横线分别是最大值和最小值，至于在virginica这类鸢尾花上面的箱线图外面的一个圆圈就是异常值...(Sepal.Length, Sepal.Width, col=Species, pch=as.numeric(Species))) 注：如果事先使用命令attach（iris），即可免去with直接用plot...# 绘制平行坐标图 > library(MASS) > parcoord(iris[1:4], col=iris$Species) ?

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python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

总体中的每一个元素都被称为一个数据或一条数据记录,在由多个企业构成的总体中,每一个企业就是一条数据记录,由多个家庭构成的总体中,每一个家庭就是一条数据记录,由多自然人构成的总体中,每一个自然人就是一条数据记录...参数值决定了分布图上的曲线的位置和形状,参数值的每个唯一组合可产生唯一的分布曲线。常用的分布函数参数可以大致分为以下二类。一是描述分布集中趋势的参数。包括各种平均数,中位数,和众数等。...我们可以用顺序统计量或其函数来对总体的参数进行估计。比如，用样本极差估计总体的标准差。通过顺序统计量，我们可以计算出其中位数，因此，可以用这个中位数估计总体的平均数信息。...这就是用样本中位数估计总体的数学期望的方法。...无偏性统计量的无偏性并不是要求与总体参数不能够有偏差,在抽样的情况下这是不可能的,抽样必然导致抽样误差,不可能与总体完全相同。

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jmeter Graph Results

每个样本的响应时间将作为一个点在图上绘制，所以你可以看到每个请求的具体响应时间。 Average（平均值）：这个选项会在图中显示所有样本响应时间的平均值。...平均响应时间的线将在图上绘制，这样你就可以看到随着样本数量的增加，平均响应时间的变化。中位数（Median）：图中的绿线表示所有样本响应时间的中位数。...中位数是所有样本响应时间排序后位于中间的那个值。偏差（Deviation）：图中的红线表示每个样本的偏差。偏差是指每个样本的响应时间与所有样本的平均响应时间之间的差值。...通过 "Graph Results"，我们可以直观地看到性能测试的结果，包括每个请求的响应时间，吞吐量，偏差，和中位数。

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Matplotlib数据分布型图表（3

一般箱型图中包含了下四分位数、中位数、上四分位数、上下界和异常值组成。对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。...highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例：现有一组数据（df），记录了2015年站点不同季节的PM2.5数值，共计98万余条，现用箱型图和增强箱型图表示。...图片来自知乎上图展示了箱型图与小提琴图的关系，小提琴图也展示了最小值、最大值、中位数、四分位数和离群值，并在此基础上添加了密度曲线。...）、stick（绘制竖线)、point（绘制点）现有一组数据（df），记录了2015年4季的pm2.5浓度，现用小提琴图表示。...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from

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性能基准测试工具 --- BenchmarkDotNet

Error(测试运行的标准误差为16.96纳秒)。 StdDev(所有测试运行的标准偏差为1630纳秒)。 Median(所有测试运行的中位数为300纳秒)。...Error: 测试运行的标准误差，标准误差是测试结果的离散程度的度量，标准误差越小，表示测试结果越稳定。...StdDev: 所有测试运行的标准偏差，标准偏差是测试结果的离散程度的度量，标准偏差越小，表示测试结果越接近平均值。 Median: 所有测试运行的中位数。...中位数是测试结果的中间值，如果测试结果的个数为奇数，则中位数为中间的那个值；如果测试结果的个数为偶数，则中位数为中间两个值的平均值。...RatioSD: 所有测试运行的比值的标准偏差。标准偏差越小，表示比值的离散程度越小，测试结果更稳定。 Gen 0: 所有测试运行期间生成的第 0 代垃圾回收的次数。

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【数据可视化包Matplotlib】Matplotlib基本绘图方法

xerr：用于绘制误差条的水平误差。 yerr：用于绘制误差条的垂直误差。 ecolor：误差条的颜色。 capsize：误差条顶端和底端的线条长度。...error_kw：控制误差条的属性，如线型、线宽等。 log：在y轴上使用对数刻度。...cumulative: 是否绘制累积分布图。当cumulative=True时，每个柱形的高度表示小于等于该柱形右侧边界值的数据点的数量累积和。 histtype: 指定直方图的类型。...medianprops：指定中位数线的属性，可以是一个字典，用于设置中位数线的样式，如颜色、线型等。...usermedians：指定中位数的位置，可以是一个数组或者列表，用于指定每个箱线图的中位数位置。

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算法入门（五）-- 最“直”的算法线性回归竟如此 “不正经”（附带 Kaggle 实战源码及数据集，速来围观）

简单来说，线性回归的目标就是用一条直线来预测结果。假设你有一组数据，想要预测某个变量（例如：房价）与其他变量（例如：房屋面积、卧室数量等）之间的关系。...接下来我们用 Python 实际操作一下，看看如何用线性回归来预测房价。...： # 绘制数据点 plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据') # 绘制拟合直线 plt.plot(X, predictions, color='red...该地区的犯罪率（每万人的犯罪数量） ZN：住宅用地的比例（大于25,000平方英尺的住宅用地比例） INDUS：非零售商业用地的比例 CHAS：是否位于查尔斯河旁边（1=是，0=否） NOX：氮氧化物浓度...常用的回归模型评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²）。

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Matplotlib数据分布型图表（2）

一文搞懂Q-Q plot图的含义

测序数据的解析：Fastq与FastQC

避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

python绘图 | 国家气象局开源预报检验库（多图预警）

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【MATLAB】进阶绘图 ( Boxplot 箱线图 | boxplot 函数 | Error Bar 误差条线图 | errorbar 函数 )

【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（上）

了解和辨别高斯分布，计算从中抽取的概要统计数据

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