极简速汇和极简汇率有什么区别,极简汇率汇款安全吗

  极简速汇和极简汇率有什么区别,极简汇率汇款安全吗

  当我们得到数据时,我们想第一时间了解数据的特征。而鹅的个别数值,如平均值、中位数等,不够直观。我们得到了数据的分布,可以利用频率分布直方图进行后续工作。这里以我的实际问题为例,一步步讲解如何得到想要的图。可分为极简版、完整版、高级版。

  画一个总结。有关本系列的其他文章,请参见:

  【数据处理】python极限图(黑白)3354简单条形图、亮蜂平行条形图(数据处理)(python极限图354度率)分布直方图)数据处理)python极限图354

  1.纯python自己写的

  2.调整2。matplotlib.pyplot,hist

  3.3 .调整数据框和主机。熊猫

  4.锡伯恩绘画。

  有兴趣的同学用Python教你五种摆弄直方图直方图的方法。本节主要介绍基于matplotlib.pyplot的绘图方法

  将数字数据整理成一列。可以是list或者numpy.array这里我们采用在纽约发布的某个时期的事件的生命周期,观察它们的分布。下图显示了数据。17013是数据的个数。

  虽然最简单的版本是以度分布直方图为例,但是要改成度分布直方图,可以使用PLT.hist(x,normalized=true)。注意纵轴不是概率,是面积。

  PLT . figure(# chart x=life _ cycle PLT . hist(x))直方图按钮操作PLT.grid (alpha=0.5,linestyle=-. ))初始化网格线,然后点击PLT.xlabel(生命周期/月) (PLT.ylabel)事件数)(

  总体分布呈现长尾分布特征。可以看出,这种分布的数据集中在“头部”,而“尾部”太长,越靠近尾部就越少。

  可以看出,在没有参数控制的情况下绘制极小列表是有一些问题的。

  说明能力问题。数据表现并不充分,仅从图中可以看出大部分事件的生命周期为0~20个月。但是鹅在10月到10月看不到更细的分布,所以解释很可能是不正确的。(大部分可能集中在一个比较小的范围。尺度问题。长尾,太长尾,刻度间隔太大,不知道长方体之间的刻度是多少。微调这些问题。

  最小版本微调所有微调都基于plt.hist()参数,所有参数如下:

  matplotlib.pyplot.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=None,cumulative=False,bottom=nom)

  同样,更精细的分布往往更有意义,可以看出数据集中在最前面。但调整后,整个画面看起来“画布太大,内容太少”。这也是因为尾巴太长。大约55,你可以看到没有什么蓝色了。这么少的数据对我的问题没有任何意义。进行以下“切尾”。

  最后我们选择55,本质上是忽略了一定规模后的数据。这由参数范围控制。将范围(0 0,55)添加到历史记录()。

  水平轴显示高达50,但是直方图也相应地改变。好像46~50部分没有数据。它表明,肉眼观察并不总是比数据输出更真实。那么,有什么方法可以知道每根直杆的长度和宽度呢?

  实际上,hist函数有一个返回值。接受它的返回值并尝试输出它。

  n,bin,Patches=PLT.hist(x,bins=50,range=(0,55))print(n(n)bin(print)Patches)).

  n对应于纵坐标值,面元对应于横坐标值,面片是具体的条形对象。可以按n和bin调试。通常情况下,bin对应一个整数,N如果不是太小就不显示。

  如果面元是整数,长方体面元的数量和截距的长度范围必须相同。设置bins=55和range=(0,55)以尝试输出。

  希望刻度能显示的更精细,所以解决刻度的问题。

  表示刻度plt.xticks的音调,即添加下面的语句来表示刻度。

  从0开始,按1形成算术级数一直到55。

  plt.xticks(np.arange(0,55,1))

  很明显,虽然加了尺度,但是因为尺度太密,画面太大,挤在一起很难看。解决的方法有很多:

  让画布变大,刻度区间变大,比如0,2,4,6,…继续截断完整版。这时候我的做法是把2和3合二为一,继续调整bin和range,把尺度区间改为2,在有限的画面尺寸下尽可能的美观。最后调的是Bins=40,Range=(0,40),NP。排列(0,40,2)。

  Plt.figure() #初始化一张图片x=life_cyclewidth=40 #并整合成一个参数n,bins,patches=plt.hist (x,bins=width,range=(0,Width))# print(n)# print(bins)# print(patches)PLT . grid(alpha=0.5,linestyle=-. )#网格线,在plt.xlabel(生命周期/月)plt.ylabel(事件数)plt.title (r 纽约事件生命周期频率分布直方图)# citys[I])PLT . x ticks(NP . arange(0,width,2))plt.show()

  接下来我的图在功能上比较完整,更好的说明了大部分事件的生命周期只有2个月以内。如前所述,这种分布是一种长尾分布。可以用曲线来拟合我的形象吗?

  高级路符合上面提到的曲线,也就是我们常说的“内核”。有哪些大家比较熟悉的cdxx内核,gamma内核等。如果使用核函数进行拟合,seaborn更容易使用。请动:Python可视化 Seaborn5分钟简介(1) ——kdeplot和distplot。这里我们只实现直方图中点的折线连接。关键代码:

  PLT . plot(bins[0:width]((bins[1]-bins[0])/2.0),n,color= red) #使用返回值绘制间隔的中点。实现方法是连接,效果如下:

  再放一张长尾分布的图做对比,很直观。

  美主要是改变颜色或者透明度。我的审美em…我们自己调整吧。

  Plt.figure() #初始化一张图片x=life _ cyclewidth=40n,bins,patches=plt.hist (x,bins=width,range=(0,width),color= blue ,Alpha=0.5)# print(n)# print(bins)# print(patches)PLT . grid(Alpha=0.5,linestyle=-. )# gridline,在plt.xlabel(生命周期/月)plt.ylabel(事件数)plt.title (r 纽约事件生命周期频率分布直方图)# Citys [I]) PLT。x票(NP。Arange (0,width,2)) PLT。plot(bins[0:width]((bins[1]-bins[0])/2.0),n,color= red) #绘制返回值

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