sns中的displot的模仿
2022/6/24 23:24:42
本文主要是介绍sns中的displot的模仿,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
弗里德曼-迪亚科尼斯规则
在统计学中,Freedman-Diaconis规则用于确定直方图中的条柱宽度, 它以David A.Freedman和Persi Diaconis的名字命名。该规则定义:
\[条柱宽度 = 2 \times \frac{IQR}{\sqrt[3]{n}} \]其中,IQR是四分位距,n是观测样本数目。
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 1. 导入数据 file_path = r"../../机器学习数据/data_train.csv" df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') # 2. 查看数据 # print(df.head()) # print(df.columns) # print(df.info) # print(df.isnull().sum()) # 检查空值 std = df["房价"].describe() def freedman_diaconis(x): """ :param x: 输入数据 :return num_bin: 条柱数目 """ static = x.describe() IQR = static["75%"] - static["25%"] bin_width = (2 * IQR) / np.power(x.shape[0], 1 / 3) x_max, x_min = static["max"], static["min"] num_bin = int(((x_max - x_min) / bin_width) + 1) return num_bin bins = freedman_diaconis(df["房价"]) # 箱子数目 plt.figure() plt.hist(df["房价"], bins=bins, edgecolor="black", linewidth=0.5, alpha=0.9) plt.title("房价分布") plt.xlabel("房价") plt.ylabel("Count") plt.legend({"频数"}) sns.displot(df["房价"]) plt.show()
模仿:
sns.displot():
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