1. sns.stripplot(x='data', y='total_bill', data=tips, jitter=True), 画出竖形的样子,jitter=True为了使得数据尽量分开 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, 'distributions'))) titant

我们知道,linux通过虚拟内存管理进程的内存(进程的地址空间),而进程的地址空间分布如下 : 从进程的空间中可以看出,内存中的变量有的来自可执行elf文件,在elf文件中已经分配好存储空间,有的是在可执行文件运行过程中分配存储空间 区域 描述 变量类型 .text 代码段 程序代码 .rodata 只读数据段 只读变量和字符串常量 .data..bss 全局数据段 .data存放:已经初始化的全局变量和局部静态变量: .bss存放:未经初始化的全局变量和局部静态变量: stack 栈区 局部变

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:          伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的 取值就应

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:       伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的取值就应该是8/

Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.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. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pypl

原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.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

在上一篇文章<数据准备<4>:变量筛选-理论篇>中,我们介绍了变量筛选的三种方法:基于经验的方法.基于统计的方法和基于机器学习的方法,本文将介绍后两种方法在Python(sklearn)环境下的具体实现. 1.环境介绍 版本:python2.7 工具:Spyder 开发人:hbsygfz 2.数据集介绍 数据集:sklearn中自带的cancer数据集,可参考官方介绍 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer =

title: [概率论]5-9:多项式分布(The Multinomial Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Multinomial Distributions toc: true date: 2018-04-04 22:17:23 Abstract: 本文介绍多项式分布的相关知识 Keywords: The Multinomial Distributions 开篇废话 生病的时候才会体会到

使用R拟合分布 几个常用的概率函数介绍 这里,参考R语言实战,以及[Fitting Distribution with R]的附录. 一.认识各种分布的形态 1.1 连续型随机变量的分布 首先,我们来回顾一遍各类分布函数的表达式,及其关系. 先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布:正态分布,卡方分布,t− 分布,F−分布,Wishart 分布. 先上个图,一睹为快. 以上几个分布之间的关系如以下结构图所示. [广义线性模型导论3rd edition,p10] 1.1.1 正态分布 正态分布N(μ

系列 c++内存分布之虚函数(单一继承) [本文] c++内存分布之虚函数(多继承) 结论 1.虚函数表指针 和 虚函数表 1.1 影响虚函数表指针个数的因素只和派生类的父类个数有关.多一个父类,派生类就多一个虚函数表指针,同时,派生类的虚函数表就额外增加一个 1.2 派生类和父类同时含有虚函数,派生类的虚函数按照父类声明的顺序(从左往右),存放在继承的第一个父类中虚函数表后面,而不是单独再额外建立一张虚函数表 1.3 按照先声明.先存储.先父类.再子类的顺序存放类的成员变量 1.4 无论是派生

Data Mining in Python: A Guide 转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英) 译文: 1.数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程.对于数据科学家来说,数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据.您需要了解统计学的基础,以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言. 本指南将提供一个示

有时我们不仅需要查看单个变量的分布,同时也需要查看变量之间的联系,这时就需要用到联合分布图. 这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csv 先来看一下这个数据文件(此处只摘取部分): age gender split final 0 33 M 01:05:38 02:08:5

最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 1 数据介绍 数据由Home Credit提供,该服务致力于向无银行账户的人群提供信贷(贷款).预测客户是否偿还贷款或遇到困难是一项重要的业务需求,Home Credit将在Kaggle上举办此类竞赛,以了解机器学习社区可以开展

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分.主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡.B卡.C卡和F卡:债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型.现金流融资模型和项目融资模型等. 我们主要讨论主体评级模型的开发过程. 一.项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示.信用风险评级模型的主要开发流程如下: (1) 数据获取,包括获取存量客户及潜在客户的数据.存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户,包括个人客户和机构客户:

今天我来给你讲讲Python的可视化技术. 如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解.其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读.同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来. 可视化视图都有哪些? 按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较.联系.构成和分布.我来简单介绍下这四种关系的特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间

Seaborn是Python的一个制图工具库,在Matplotlib上构建,支持numpy和pandas的数据结构可视化. 他有多个内置的主题,颜色的主题 可视化单一变量,二维变量用于比较各个变量的分布情况 可视化线性回归模型中的独立变量以及不独立变量 可视化矩阵数据,通过聚类算法探索矩阵间的结构 可视化时间序列数据以及不确定性的展示 可在分割区域制图,用于复杂的可视化 Seaborn还是比较简单的,看看文档基本就可以写了. bins : argument for matplotlib hist

http://seaborn.pydata.org/index.html 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,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图.应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物. Python中的一个制图工具库,可以制作出吸引人的.信息量大的统计图 在Matplotlib上构建,支持numpy和pandas的数据结构可视化. 多

Seaborn 数据可视化基础 介绍 Matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库,因为其支持丰富的绘图类型.简单的绘图方式以及完善的接口文档,深受 Python 工程师.科研学者.数据工程师等各类人士的喜欢.Seaborn 是以 Matplotlib 为核心的高阶绘图库,无需经过复杂的自定义即可绘制出更加漂亮的图形,非常适合用于数据可视化探索. 知识点 关联图 类别图 分布图 回归图 矩阵图 组合图 Seaborn 介绍 Matplotlib 应该是基于 Python 语言最优

  基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象.然后,可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe().最后,可以使用其他方法调整绘图,以执行更改轴标签,使用不同刻度或添加图例等操作 当使用从数据集推断语义映射的seaborn函数时,必须注意在各个方面之间同步这些映射.在大多数情况下,使用图形级别功能(例如relplot()或catplot())比 FacetGrid直接使用更好 参数

%config InlineBackend.figure_format = 'svg' 在jupyter notebook中使用这个命令绘制更清晰的图像,注意百分号后不能有空格. 1. Univariate visualization 单变量分析每次查看一个特征.当我们独立地分析一个特征时,我们通常最感兴趣的是它的值的分布. 1.1 数量特征 数量特征取有序的数值.这些值可以是离散的,像整数,或者是连续的,像实数,通常表达计数或者度量的含义. 使用 Histograms and density

一.Matplotlib 1.用于创建出版质量图表的绘图工具库 2.目的的为Python构建一个Matlab式的绘图接口 3.import matplotlib.pyplot as plt:pyplot模块包含了常用的matplotlib API函数 4.figure (1)Matplotlib的图像均位于figure对象中,创建figure:plt.figure() #引入 matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inli