python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估計(jì)。核的作用是根據(jù)離散采樣，估計(jì)連續(xù)密度分布。

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項(xiàng)目包括徽縣網(wǎng)站建設(shè)、徽縣網(wǎng)站制作、徽縣網(wǎng)頁(yè)制作以及徽縣網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，徽縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到徽縣省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

如果原始采樣是《陰陽(yáng)師》里的式神，那么kernel（核函數(shù)）就相當(dāng)于御魂。

假設(shè)現(xiàn)在有一系列離散變量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可見(jiàn)5和15的概率密度應(yīng)該要高一些，但具體有多高呢？有沒(méi)有三四層樓那么高，有沒(méi)有華萊士高？如果要估計(jì)的是沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)的3呢？這就要自己判斷了。

核函數(shù)就是給空間的每個(gè)離散點(diǎn)都套上一個(gè)連續(xù)分布。最簡(jiǎn)單的核函數(shù)是Parzen窗，類似一個(gè)方波：

這時(shí)候單個(gè)離散點(diǎn)就可以變成區(qū)間，空間或者高維空間下的超立方，實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了升維。

設(shè)h=4，則3的概率密度為：

(只有4對(duì)應(yīng)的核函數(shù)為1，其他皆為0)

kernel是非負(fù)實(shí)值對(duì)稱可積函數(shù)，表示為K，且一本滿足：

這樣才能保證cdf仍為1。

實(shí)際上應(yīng)用最多的是高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel)，也就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。所謂核密度估計(jì)就是把所有離散點(diǎn)的核函數(shù)加起來(lái)，得到整體的概率密度分布。核密度估計(jì)在很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中都有應(yīng)用，比如K近鄰、K平均等。

在支持向量機(jī)里，也有“核”的概念，同樣也是給數(shù)據(jù)升維，最常用的還是高斯核函數(shù)，也叫徑向基函數(shù)(Radial Basis Funtion)。

seaborn.kdeplot內(nèi)置了多種kerne，總有一款適合你。

數(shù)據(jù)分析員用python做數(shù)據(jù)分析是怎么回事，需要用到python中的那些內(nèi)容，具體是怎么操作的?

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來(lái)分享一下如何通過(guò)Python來(lái)開(kāi)始數(shù)據(jù)分析。具體內(nèi)容如下：

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

導(dǎo)入本地的或者web端的CSV文件；

數(shù)據(jù)變換；

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述；

假設(shè)檢驗(yàn)

單樣本t檢驗(yàn)；

可視化；

創(chuàng)建自定義函數(shù)。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

1

這是很關(guān)鍵的一步，為了后續(xù)的分析我們首先需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)。通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)是CSV格式，就算不是，至少也可以轉(zhuǎn)換成CSV格式。在Python中，我們的操作如下：

import pandas as pd

# Reading data locally

df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

# Reading data from web

data_url = ""

df = pd.read_csv(data_url)

為了讀取本地CSV文件，我們需要pandas這個(gè)數(shù)據(jù)分析庫(kù)中的相應(yīng)模塊。其中的read_csv函數(shù)能夠讀取本地和web數(shù)據(jù)。

END

數(shù)據(jù)變換

1

既然在工作空間有了數(shù)據(jù)，接下來(lái)就是數(shù)據(jù)變換。統(tǒng)計(jì)學(xué)家和科學(xué)家們通常會(huì)在這一步移除分析中的非必要數(shù)據(jù)。我們先看看數(shù)據(jù)（下圖）

對(duì)R語(yǔ)言程序員來(lái)說(shuō)，上述操作等價(jià)于通過(guò)print(head(df))來(lái)打印數(shù)據(jù)的前6行，以及通過(guò)print(tail(df))來(lái)打印數(shù)據(jù)的后6行。當(dāng)然Python中，默認(rèn)打印是5行，而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印數(shù)據(jù)尾部也是同樣道理

請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述

2

在R語(yǔ)言中，數(shù)據(jù)列和行的名字通過(guò)colnames和rownames來(lái)分別進(jìn)行提取。在Python中，我們則使用columns和index屬性來(lái)提取，如下：

# Extracting column names

print df.columns

# OUTPUT

Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')

# Extracting row names or the index

print df.index

# OUTPUT

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')

3

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置使用T方法，

# Transpose data

print df.T

# OUTPUT

0 ? ? ?1 ? ? 2 ? ? ?3 ? ? 4 ? ? ?5 ? ? 6 ? ? ?7 ? ? 8 ? ? ?9

Abra ? ? ?1243 ? 4158 ?1787 ?17152 ?1266 ? 5576 ? 927 ?21540 ?1039 ? 5424

Apayao ? ?2934 ? 9235 ?1922 ?14501 ?2385 ? 7452 ?1099 ?17038 ?1382 ?10588

Benguet ? ?148 ? 4287 ?1955 ? 3536 ?2530 ? ?771 ?2796 ? 2463 ?2592 ? 1064

Ifugao ? ?3300 ? 8063 ?1074 ?19607 ?3315 ?13134 ?5134 ?14226 ?6842 ?13828

Kalinga ?10553 ?35257 ?4544 ?31687 ?8520 ?28252 ?3106 ?36238 ?4973 ?40140

... ? ? ? 69 ? ? 70 ? ? 71 ? ? 72 ? ? 73 ? ? 74 ? ? 75 ? ? 76 ? ? 77

Abra ? ? ... ? ?12763 ? 2470 ?59094 ? 6209 ?13316 ? 2505 ?60303 ? 6311 ?13345

Apayao ? ... ? ?37625 ?19532 ?35126 ? 6335 ?38613 ?20878 ?40065 ? 6756 ?38902

Benguet ?... ? ? 2354 ? 4045 ? 5987 ? 3530 ? 2585 ? 3519 ? 7062 ? 3561 ? 2583

Ifugao ? ... ? ? 9838 ?17125 ?18940 ?15560 ? 7746 ?19737 ?19422 ?15910 ?11096

Kalinga ?... ? ?65782 ?15279 ?52437 ?24385 ?66148 ?16513 ?61808 ?23349 ?68663

78

Abra ? ? ?2623

Apayao ? 18264

Benguet ? 3745

Ifugao ? 16787

Kalinga ?16900

Other transformations such as sort can be done using codesort/code attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either codeiloc/code or codeix/code attributes, but codeix/code is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have

4

其他變換，例如排序就是用sort屬性。現(xiàn)在我們提取特定的某列數(shù)據(jù)。Python中，可以使用iloc或者ix屬性。但是我更喜歡用ix，因?yàn)樗€(wěn)定一些。假設(shè)我們需數(shù)據(jù)第一列的前5行，我們有：

print df.ix[:, 0].head()

# OUTPUT 0 ? ? 1243 1 ? ? 4158 2 ? ? 1787 3 ? ?17152 4 ? ? 1266 Name: Abra, dtype: int64

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順便提一下，Python的索引是從0開(kāi)始而非1。為了取出從11到20行的前3列數(shù)據(jù)，我們有

print df.ix[10:20, 0:3]

# OUTPUT

Abra ?Apayao ?Benguet

10 ? ?981 ? ?1311 ? ? 2560

11 ?27366 ? 15093 ? ? 3039

12 ? 1100 ? ?1701 ? ? 2382

13 ? 7212 ? 11001 ? ? 1088

14 ? 1048 ? ?1427 ? ? 2847

15 ?25679 ? 15661 ? ? 2942

16 ? 1055 ? ?2191 ? ? 2119

17 ? 5437 ? ?6461 ? ? ?734

18 ? 1029 ? ?1183 ? ? 2302

19 ?23710 ? 12222 ? ? 2598

20 ? 1091 ? ?2343 ? ? 2654

上述命令相當(dāng)于df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。

6

為了舍棄數(shù)據(jù)中的列，這里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我們使用drop屬性，如下：

print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()

# OUTPUT

Abra ?Ifugao ?Kalinga

0 ? 1243 ? ?3300 ? ?10553

1 ? 4158 ? ?8063 ? ?35257

2 ? 1787 ? ?1074 ? ? 4544

3 ?17152 ? 19607 ? ?31687

4 ? 1266 ? ?3315 ? ? 8520

axis?參數(shù)告訴函數(shù)到底舍棄列還是行。如果axis等于0，那么就舍棄行。

END

統(tǒng)計(jì)描述

1

下一步就是通過(guò)describe屬性，對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行描述：

print df.describe()

# OUTPUT

Abra ? ? ? ?Apayao ? ? ?Benguet ? ? ? ?Ifugao ? ? ? Kalinga

count ? ? 79.000000 ? ? 79.000000 ? ?79.000000 ? ? 79.000000 ? ? 79.000000

mean ? 12874.379747 ?16860.645570 ?3237.392405 ?12414.620253 ?30446.417722

std ? ?16746.466945 ?15448.153794 ?1588.536429 ? 5034.282019 ?22245.707692

min ? ? ?927.000000 ? ?401.000000 ? 148.000000 ? 1074.000000 ? 2346.000000

25% ? ? 1524.000000 ? 3435.500000 ?2328.000000 ? 8205.000000 ? 8601.500000

50% ? ? 5790.000000 ?10588.000000 ?3202.000000 ?13044.000000 ?24494.000000

75% ? ?13330.500000 ?33289.000000 ?3918.500000 ?16099.500000 ?52510.500000

max ? ?60303.000000 ?54625.000000 ?8813.000000 ?21031.000000 ?68663.000000

END

假設(shè)檢驗(yàn)

1

Python有一個(gè)很好的統(tǒng)計(jì)推斷包。那就是scipy里面的stats。ttest_1samp實(shí)現(xiàn)了單樣本t檢驗(yàn)。因此，如果我們想檢驗(yàn)數(shù)據(jù)Abra列的稻谷產(chǎn)量均值，通過(guò)零假設(shè)，這里我們假定總體稻谷產(chǎn)量均值為15000，我們有：

from scipy import stats as ss

# Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)

# OUTPUT

(-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

返回下述值組成的元祖：

t : 浮點(diǎn)或數(shù)組類型t統(tǒng)計(jì)量

prob : 浮點(diǎn)或數(shù)組類型two-tailed p-value 雙側(cè)概率值

2

通過(guò)上面的輸出，看到p值是0.267遠(yuǎn)大于α等于0.05，因此沒(méi)有充分的證據(jù)說(shuō)平均稻谷產(chǎn)量不是150000。將這個(gè)檢驗(yàn)應(yīng)用到所有的變量，同樣假設(shè)均值為15000，我們有：

print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

# OUTPUT

(array([ -1.12817385, ? 1.07053437, -65.81425599, ?-4.564575 ?, ? 6.17156198]),

array([ ?2.62704721e-01, ? 2.87680340e-01, ? 4.15643528e-70,

1.83764399e-05, ? 2.82461897e-08]))

第一個(gè)數(shù)組是t統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)數(shù)組則是相應(yīng)的p值

END

可視化

1

Python中有許多可視化模塊，最流行的當(dāng)屬matpalotlib庫(kù)。稍加提及，我們也可選擇bokeh和seaborn模塊。之前的博文中，我已經(jīng)說(shuō)明了matplotlib庫(kù)中的盒須圖模塊功能。

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2

# Import the module for plotting

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show(df.plot(kind = 'box'))

現(xiàn)在，我們可以用pandas模塊中集成R的ggplot主題來(lái)美化圖表。要使用ggplot，我們只需要在上述代碼中多加一行，

import matplotlib.pyplot as plt

pd.options.display.mpl_style = 'default' # Sets the plotting display theme to ggplot2

df.plot(kind = 'box')

3

這樣我們就得到如下圖表：

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比matplotlib.pyplot主題簡(jiǎn)潔太多。但是在本文中，我更愿意引入seaborn模塊，該模塊是一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。因此我們有：

# Import the seaborn library

import seaborn as sns

# Do the boxplot

plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

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5

多性感的盒式圖，繼續(xù)往下看。

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6

plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

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plt.show(sns.distplot(df.ix[:,2], rug = True, bins = 15))

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with sns.axes_style("white"):

plt.show(sns.jointplot(df.ix[:,1], df.ix[:,2], kind = "kde"))

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9

plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

END

創(chuàng)建自定義函數(shù)

在Python中，我們使用def函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義函數(shù)。例如，如果我們要定義一個(gè)兩數(shù)相加的函數(shù)，如下即可：

def add_2int(x, y):

return x + y

print add_2int(2, 2)

# OUTPUT

4

順便說(shuō)一下，Python中的縮進(jìn)是很重要的。通過(guò)縮進(jìn)來(lái)定義函數(shù)作用域，就像在R語(yǔ)言中使用大括號(hào){…}一樣。這有一個(gè)我們之前博文的例子：

產(chǎn)生10個(gè)正態(tài)分布樣本，其中和

基于95%的置信度，計(jì)算和?;

重復(fù)100次; 然后

計(jì)算出置信區(qū)間包含真實(shí)均值的百分比

Python中，程序如下：

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

m = np.zeros((rep, 4))

for i in range(rep):

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

xbar = np.mean(norm)

low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

if (mu low) (mu up):

rem = 1

else:

rem = 0

m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

上述代碼讀起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是循環(huán)的時(shí)候就很慢了。下面針對(duì)上述代碼進(jìn)行了改進(jìn)，這多虧了?Python專家

import numpy as np

import scipy.stats as ss

def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

xbar = norm.mean(1)

low = xbar - scaled_crit

up = xbar + scaled_crit

rem = (mu low) (mu up)

m = np.c_[xbar, low, up, rem]

inside = np.sum(m[:, 3])

per = inside / rep

desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

"the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

return {"Matrix": m, "Decision": desc}

python 8個(gè)常用內(nèi)置函數(shù)解說(shuō)

8個(gè)超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強(qiáng)大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來(lái)梳理下8個(gè)好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行去重操作的時(shí)候，set()函數(shù)就派上用場(chǎng)了。

用于創(chuàng)建一個(gè)集合，集合里的元素是無(wú)序且不重復(fù)的。集合對(duì)象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問(wèn)如何用python寫(xiě)一個(gè)四則運(yùn)算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來(lái)做就很簡(jiǎn)單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達(dá)式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted() ，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表。對(duì)列表升序操作：

對(duì)元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長(zhǎng)度來(lái)排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對(duì)元組構(gòu)成的列表進(jìn)行排序：

4、reversed()如果需要對(duì)序列的元素進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個(gè)序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時(shí)候，假如要對(duì)序列里的每個(gè)單詞進(jìn)行大寫(xiě)轉(zhuǎn)化操作。這個(gè)時(shí)候就可以使用map()函數(shù)。

map()會(huì)根據(jù)提供的函數(shù)，對(duì)指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說(shuō)map()函數(shù)會(huì)把序列里的每一個(gè)元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個(gè)例子，對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說(shuō)到對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個(gè)元素相乘，該怎么做呢？這時(shí)候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。第一、第二個(gè)元素先進(jìn)行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運(yùn)算的結(jié)果。再舉個(gè)例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來(lái)講，是因?yàn)樗匾恕?/p>

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回一個(gè)迭代器對(duì)象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個(gè)元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們?cè)僭囋嚕绾螐脑S多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個(gè)場(chǎng)景，同時(shí)打印出序列里每一個(gè)元素和它對(duì)應(yīng)的順序號(hào)，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過(guò)來(lái)是枚舉、列舉的意思，所以說(shuō)enumerate()函數(shù)用于對(duì)序列里的元素進(jìn)行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個(gè)例子說(shuō)明，對(duì)字符串進(jìn)行標(biāo)注，返回每個(gè)字母和其索引。

Python 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)分布統(tǒng)計(jì)圖和熱圖

本課將繼續(xù)介紹 Seaborn 中的統(tǒng)計(jì)圖。一定要牢記，Seaborn 是對(duì) Matplotlib 的高級(jí)封裝，它優(yōu)化了很多古老的做圖過(guò)程，因此才會(huì)看到一個(gè)函數(shù)解決問(wèn)題的局面。

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，研究數(shù)據(jù)的分布情況，也是一個(gè)重要的工作，比如某些數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布——某些機(jī)器學(xué)習(xí)模型很在意數(shù)據(jù)的分布情況。

在 Matplotlib 中，可以通過(guò)繪制直方圖將數(shù)據(jù)的分布情況可視化。在 Seaborn 中，也提供了繪制直方圖的函數(shù)。

輸出結(jié)果：

sns.distplot 函數(shù)即實(shí)現(xiàn)了直方圖，還順帶把曲線畫(huà)出來(lái)了——曲線其實(shí)代表了 KDE。

除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中還有另外一個(gè)常用的繪制數(shù)據(jù)分布的函數(shù) sns.kdeplot，它們的使用方法類似。

首先看這樣一個(gè)示例。

輸出結(jié)果：

① 的作用是設(shè)置所得圖示的背景顏色，這樣做的目的是讓下面的 ② 繪制的圖像顯示更清晰，如果不設(shè)置 ①，在顯示的圖示中看到的就是白底圖像，有的部分看不出來(lái)。

② 最終得到的是坐標(biāo)網(wǎng)格，而且在圖中分為三部分，如下圖所示。

相對(duì)于以往的坐標(biāo)網(wǎng)格，多出了 B 和 C 兩個(gè)部分。也就是說(shuō)，不僅可以在 A 部分繪制某種統(tǒng)計(jì)圖，在 B 和 C 部分也可以繪制。

繼續(xù)操作：

輸出結(jié)果：

語(yǔ)句 ③ 實(shí)現(xiàn)了在坐標(biāo)網(wǎng)格中繪制統(tǒng)計(jì)圖的效果，jp.plot 方法以兩個(gè)繪圖函數(shù)為參數(shù)，分別在 A 部分繪制了回歸統(tǒng)計(jì)圖，在 B 和 C 部分繪制了直方圖，而且直方圖分別表示了對(duì)應(yīng)坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)的分布，即：

我們把有語(yǔ)句 ② 和 ③ 共同實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)圖，稱為聯(lián)合統(tǒng)計(jì)圖。除了用 ② ③ 兩句可以繪制這種圖之外，還有一個(gè)函數(shù)也能夠“兩步并作一步”，具體如下：

輸出結(jié)果：

對(duì)角線='KDE'什么意思在python里面的scatter_matrix(iris,alpha=0.2,figsize=(10,10),diagonal='kde')

kde值

diagonal參數(shù)取’kde’值時(shí)，表示散布矩陣的對(duì)角線上的圖形為數(shù)據(jù)集各特征的核密度估計(jì)(Kernel?Density?Estimation，KDE)。核密度估計(jì)是在概率論中用來(lái)估計(jì)未知的密度函數(shù)，屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法之一。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，核密度估計(jì)就是在當(dāng)前數(shù)據(jù)集(連續(xù)型數(shù)據(jù)樣本)已知的情況下，通過(guò)計(jì)算來(lái)獲取該樣本分布的概率密度函數(shù)；在計(jì)算獲取時(shí)需要用到核函數(shù)，如Gaussian?Kernel?Density、Exponential?Kernel?Density、Cosine?Kernel?Density等，不同核函數(shù)可以得到樣本整體趨勢(shì)和密度分布規(guī)律性基本一致的結(jié)果；影響該結(jié)果的還包括帶寬（bandwidth），帶寬值過(guò)大或過(guò)小都會(huì)影響估計(jì)結(jié)果

參考連接:

1.散布矩陣(scatter_matrix)及相關(guān)系數(shù)(correlation coefficients)實(shí)例分析_Ferris_YU_Q的博客-CSDN博客_散布矩陣圖網(wǎng)頁(yè)鏈接

2.ML之01-核密度估計(jì)Kernel Density Estimation(KDE)_Levine-Huang的博客-CSDN博客_核密度估計(jì) 熱力網(wǎng)頁(yè)鏈接

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：pythonkde函數(shù)的簡(jiǎn)單介紹
網(wǎng)頁(yè)URL：http://chinadenli.net/article40/dodpeho.html

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