Seaborn kdeplot累积绘图对数刻度

是一种数据可视化技术，用于绘制核密度估计图并在横轴上使用对数刻度。下面是对该问题的完善且全面的答案：

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，提供了一些高级的绘图功能，使得数据可视化更加简单和美观。

kdeplot是Seaborn库中的一个函数，用于绘制核密度估计图。核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计概率密度函数。kdeplot通过在每个数据点周围创建一个核函数，并将这些核函数叠加在一起，来估计数据的概率密度分布。

累积绘图是一种显示数据累积分布函数（CDF）的图形。CDF表示随机变量小于或等于给定值的概率。通过绘制CDF，我们可以了解数据的分布情况以及在给定阈值下的概率。

对数刻度是一种在坐标轴上使用对数尺度的刻度。对数刻度可以将数据的范围扩展到更广的区间，并且可以更好地展示数据的变化趋势。

综上所述，Seaborn kdeplot累积绘图对数刻度是一种使用Seaborn库中的kdeplot函数绘制核密度估计图，并在横轴上使用对数刻度的数据可视化技术。它可以帮助我们更好地理解数据的概率密度分布和累积分布，并展示数据的变化趋势。

在腾讯云的相关产品中，可以使用云服务器（CVM）来搭建和运行Python环境，并使用云数据库（CDB）来存储和管理数据。此外，腾讯云还提供了云原生服务（TKE）和人工智能服务（AI）等产品，可以帮助开发者更好地构建和部署云计算应用。

更多关于腾讯云产品的信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关·内容

【MATLAB】进阶绘图 ( 进阶绘图展示 | 对数图 | semilogx 半对刻度数图 | semilogy 半对数刻度图 | loglog 双对数刻度图 )

文章目录一、进阶绘图展示二、对数图 1、logspace 函数 2、semilogx 函数 3、semilogy 函数 4、loglog 函数 5、代码示例一、进阶绘图展示 ---- 二、对数图...: 绘制的坐标轴 , x 轴是对数刻度, y 轴是线性刻度 ; % x 轴是对数刻度, y 轴是线性刻度 semilogx(x, y); 3、semilogy 函数 semilogy 函数参考文档...: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/loglog.html semilogy 函数绘制半对数刻度图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度.../ref/semilogy.html loglog 函数绘制双对数刻度图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是线性刻度, y 轴是对数刻度 ; % x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度 loglog (x,...(x, y); % 添加标题 title('Loglog ( x 对数 y 对数 )'); 绘图效果 :

2.3K4 0

seaborn绘图入门2（distplot+kdeplot+jointplot+set_style）

5. kdeplot，密度图 5.1 kdeplot，一维密度图 # 密度图 sns.kdeplot(data=iris_data['Petal Length (cm)'], shade=False)...分开绘制密度图 sns.kdeplot(data=iris_set_data['Petal Length (cm)'], label="Iris-setosa", shade=True) sns.kdeplot...(data=iris_ver_data['Petal Length (cm)'], label="Iris-versicolor", shade=True) sns.kdeplot(data=iris_vir_data

8233 0

分布（二）利用python绘制密度图

_compute_covariance() # 构造向量作为x轴刻度 xs = np.linspace(1.5, 5, 200) # 初始化 plt.figure(figsize=(8, 6))...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...seaborn主要利用kdeplot绘制密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法修改参数 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...的kdeplot可以快速绘制密度图，也可通过gaussian_kde构建密度函数后再通过matplotlib进行简单绘制，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的密度图来适应相关使用场景。...共勉～参考资料 [1] seaborn.kdeplot: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html

2451 0

python可视化之seaborn

数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分，将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点（比如正态分布，长尾分布，聚集等），方便下一步怎么对数据进行处理。...我们在这里用的是seaborn框架，它是一个广受欢迎的可视化框架，提到seaborn不得不提到的还有matplotlib，matplotlib是一个强大的科学绘图包，里面集成了大量可视化图表，但是参数比较多...基础绘图 seaborn一共有5个大类21种图，分别是： Relational plots 关系类图表 1. relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图...hue 分组画图 hue是设置分组画图，所谓分组画图，就是对数据集根据某个属性进行分组，然后每个分组单独画图。...)来创建绘图区域ax 你可以生成好几个ax然后用下标去访问每个ax: f,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,5)) sns.kdeplot(data

2.3K2 0

70个精美图快速上手seaborn！

seaborn绘图的高级技巧：http://seaborn.pydata.org/examples/different_scatter_variables.html 导入内置数据 seaborn内置了一些数据集...绘图，文章有点长，欢迎点赞收藏。...") # 添加标题 plt.show() 图片分类散点图sns.stripplot 默认情况在默认情况下，只会对数据中数值型字段进行绘图： In 8: sns.stripplot(data=tips...S-圆点 linewidth=1, # 线宽 alpha=.3 # 透明度 ) plt.show() 图片分簇散点图sns.swarmplot 默认情况在默认情况下，只会对数据中数值型字段进行绘图...hist就是上面默认的情况： In 44: sns.displot(data=tips,x="tip",kind="kde") # sns.kdeplot(data=tips,x="tip") 等价于

2.5K15 0

数据科学 IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn 的可视化

如果有一个绘图库可以智能地在绘图中使用DataFrame标签会更好。这些问题的答案是Seaborn。...Seaborn 在 Matplotlib 之上提供 API，为绘图样式和颜色默认值提供合理的选择，为常见的统计绘图类型定义简单的高级函数，并与 Pandas DataFrame提供的功能集成。...探索 Seaborn 绘图 Seaborn 的主要思想是它提供高级命令，来创建用于统计数据探索，甚至是一些统计模型拟合的各种绘图类型。我们来看看Seaborn中可用的一些数据集和绘图类型。...进行绘图的更多信息，请参阅 Seaborn 文档，教程和 Seaborn 画廊。...因为输出是一个简单的 Matplotlib 图，但是，“自定义刻度”中的方法可以用来调整这些东西。）这里男女之间的区别很有意思。

1.3K2 0

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。...本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。...二、kdeplot seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下： data：一维数组，单变量时作为唯一的变量 data2：格式同data2，单变量时不输入...=chi2, fit_kws={'color':'g'}) 修改norm_hist参数为False使得纵轴显示的不再是密度而是频数（注意这里必须关闭kde和fit绘图的部分

4.6K3 2

关系（六）利用python绘制二维密度图

参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...seaborn主要利用kdeplot绘制二维密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot..., cmap="Reds", fill=True, bw_adjust=.5, thresh=0.1) plt.show() 总结以上通过seaborn的kdeplot和matplotlib的pcolormesh...（在自定义密度函数gaussian_kde基础上）快速绘制二维密度图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的二维密度图来适应相关使用场景。...共勉～参考资料 [1] seaborn.kdeplot: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html

950 0

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...二、kdeplot 　　seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下：　　data：一维数组，单变量时作为唯一的变量　　data2：格式同data2，...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...修改norm_hist参数为False使得纵轴显示的不再是密度而是频数（注意这里必须关闭kde和fit绘图的部分，否则纵轴依然显示密度），利用hist_kws传入字典调整直方图部分色彩和透明度，利用rug_kws

3.1K5 0

Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

单变量和双变量分布绘图更为简单，可用于对数据子集相互比较。对独立变量和相关变量进行回归拟合和可视化更加便捷。对数据矩阵进行可视化，并使用聚类算法进行分析。...方法非常简单，只需要将 Seaborn 提供的样式声明代码 sns.set() 放置在绘图前即可。...根据图形的适应场景，Seaborn 的绘图方法大致分类 6 类，这 6 大类下面又包含不同数量的绘图函数：关联图——relplot 类别图——catplot 分布图——distplot、kdeplot...[79ec6b6507390083363530cffa228192.png] 3.1 关联图当我们需要对数据进行关联性分析时，可能会用到 Seaborn 提供的以下几个 API。...Seaborn 提供的分布图绘制方法一般有这几个：distplot、kdeplot、jointplot、pairplot。接下来，我们依次来看一下这些绘图方法的使用。

1.7K4 1

Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

为了说明这一点，我们删除密度曲线并添加了地毯图，每个观察点绘制一个小的垂直刻度。您可以使用rugplot()函数来制作地毯图，但它也可以在distplot()中使用： ?...我们可以看到，如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数，我们得到相同的曲线。...KDE的带宽bandwidth（bw）参数控制估计对数据的拟合程度，与直方图中的bin(数据切分数量参数)大小非常相似。它对应于我们上面绘制的内核的宽度。...在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。...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： ?

2.2K1 0

008.python科学计算库seaborn(上)

0, 14, 100) for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip) # 设置绘图上下文参数...0, 14, 100) for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip) # 设置绘图上下文参数...基本上下文是“notebook”， # 其他上下文是“paper”、“talk”和“poster”， # 它们分别是按0.8、1.3和1.6缩放的notebook参数的版本 # font_scale 坐標軸上刻度數字的大小...np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -.5], [-.5, 1]], size=300).T pal = sns.dark_palette("green", as_cmap=True) # kdeplot...拟合并绘制一个单变量或双变量核密度估计 sns.kdeplot(x, y, cmap=pal) plt.show() ---- import matplotlib.pyplot as plt import

6792 0

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化的网格绘图

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化的网格绘图总结本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是FacetGrid和PairGrid...重点参考连接参考 seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册（2万字总结） Seaborn常见绘图总结...为它提供一个绘图函数和数据框架中要绘图的变量名。..."total_bill", "tip", alpha=.7) g.add_legend() 案例2-绘制成对数据关系Plotting pairwise data relationships It’s...) g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3, legend=False) g.add_legend()

1892 0

基于seaborn绘制多子图

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~之前也写过一些关于seaborn的文章，本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。...seaborn简介Seaborn是一个Python数据可视化库，建立在Matplotlib之上，专注于创建美观、有吸引力的统计图表。..., # 左右子图的宽 hspace=.3 # 上下子图的高 )图片基于PairGrid（散点矩阵图）针对数值型字段绘图...objectsmoker objectday objecttime objectsize int64dtype: object只会针对数据中的数值型字段进行绘图...) # 下三角g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3, legend=False) # 对角线图片行列使用不同变量绘图（非正方形）In 25:g = sns.PairGrid(tips

5863 0

小白也能看懂的seaborn入门示例

小白也能看懂的Matplotlib简明教程 Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的，一般来说，能满足数据分析90%的绘图需求。...Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...,所涉及参数均有注释,(可左右滑动代码段)在数据集符合要求的情况下,我们大多可以用一行代码实现绘图功能,相信看完示例后你就能初步掌握seaborn画图,如果对绘图要求更高的话,可以查询seaborn手册更改所画图类型的其他默认参数...survived", col="sex", hue="sex", data=df, palette=pal, y_jitter=.02, logistic=True) #自定义坐标轴刻度...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。

4.6K2 0

Seaborn从零开始学习教程（三）

这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。首先还是先导入需要的模块和数据集。...这种绘图对于相对大的数据集效果最好。它可以通过 matplotlib 的 plt.hexbin 函数使用，也可以作为 jointplot 的一种类型参数使用。它使用白色背景的时候视觉效果最好。...在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。...这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： f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))...http://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html ? ?

1.9K1 0

关系（一）利用python绘制散点图

参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。..., num=100) # x轴 ax.plot(xseq, a + b * xseq, color="k", lw=2.5) ax.set_title('回归拟合线') plt.show() 7 对数刻度线..., (0, 0), colspan=1) ax.scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k") ax.set_title('default') # x轴对数刻度..., alpha=0.7, edgecolors="k") ax.set_xscale("log") ax.set_title('logarithmic scale for x axes') # y轴对数刻度...alpha=0.7, edgecolors="k") ax.set_yscale("log") ax.set_title('logarithmic scale for y axes') # xy轴对数刻度

1681 0

数据可视化Seaborn入门介绍

5种内置风格与matplotlib绘图风格对比相比matplotlib绘图风格，seaborn绘制的直方图会自动增加空白间隔，图像更为清爽。...而不同seaborn风格间，则主要是绘图背景色的差异。 2. ...以鸢尾花数据为例，并添加rug图可得如下图表： kdeplot kdeplot是一个专门绘制核密度估计图的接口，虽然distplot中内置了kdeplot图表，并且可通过仅开启kde开关实现kdeplot...的功能，但kdeplot实际上支持更为丰富的功能，比如当传入2个变量时绘制的即为热力图效果。...实际上，查看seaborn源码可以发现，其绘图接口大多依赖于一个类实现。

2.7K2 0

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...导入seaborn会修改默认的matplotlib配色方案和绘图样式，这会提高图表的可读性和美观性。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...▲图9-18 每天派对数量的百分比你可以看到本数据集中的派对数量在周末会增加。对于在绘图前需要聚合或汇总的数据，使用seaborn包会使工作更为简单。...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。

5.3K4 0

关系（三）利用python绘制相关矩阵图

axes[i, j].remove() plt.show() 3 定制多样化的相关矩阵图自定义相关矩阵图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...sns.PairGrid(df, diag_sharey=False) # 上三角散点图 g.map_upper(sns.scatterplot) # 下三角密度图 g.map_lower(sns.kdeplot...) # 对角线密度图 g.map_diag(sns.kdeplot) plt.show() 5 总结以上通过seaborn的pairplot快速绘制相关矩阵图，也可以利用matplotlib自定义绘制相关矩阵图...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的相关矩阵图来适应相关使用场景。

2461 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云