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hist函数权威发布_hist函数matlab(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

hist函数

Python绘制直方图：简单又实用！ 𐟓Š 直方图(Histogram) 这个示例展示了如何使用Python绘制直方图。首先，我们定义了一个数据列表data，然后使用matplotlib库中的plt.hist函数来绘制直方图。我们设置了柱数为5，并添加了标题和轴标签。 𐟓 代码示例： import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 5, 5, 5, 5] # 定义数据列表 plt.hist(data, bins=5) # 绘制直方图，设置柱数为5 plt.title('直方图') # 添加标题 plt.xlabel('值') # 添加x轴标签 plt.ylabel('频数') # 添加y轴标签 plt.show() # 显示图形 𐟓ˆ 图形展示：直方图： 0.3s 1.0 2.0 25 5.0 通过这个简单的示例，你可以轻松掌握如何使用Python绘制直方图，并进一步探索数据分布的规律。

八步搞定Python数据分析，轻松上手！嘿，大家好！今天我想跟你们分享一下如何用Python搞定数据分析。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你有耐心和一些基本的Python知识，你就能轻松上手。下面我会一步一步带你走完整个流程。第一步：导入必要的库 𐟓š 首先，你需要导入一些必要的库。比如，pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，matplotlib用于数据可视化。这些库基本上是Python数据分析的三大支柱。第二步：读取数据 𐟓‚ 读取数据是第一步，也是最基础的一步。你可以用pandas的read_csv函数来读取CSV文件。这个函数非常强大，能帮你轻松处理各种数据格式。第三步：数据清洗 𐟧𜊦•𐦍…洗是为了确保数据的质量和一致性。你可以用head函数查看数据的前几行，用isnull().sum()检查缺失值的数量，然后用dropna()函数删除含有缺失值的行，最后用drop_duplicates()函数处理重复值。第四步：数据探索与可视化 𐟓ˆ 数据探索与可视化是为了让你对数据有更深入的理解。你可以用describe函数获取数据的描述性统计信息，用hist函数绘制直方图，用scatter函数绘制散点图，最后用corr函数计算相关性矩阵。第五步：特征工程 ⚙️ 特征工程是为了选择和转换数据的特征，以便于建立模型。你可以用选定的特征来构建特征矩阵，然后用标准化方法进行特征缩放。第六步：建立模型 𐟏—️ 建立模型是为了对数据进行建模和预测。你可以用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集，然后用线性回归模型进行训练。第七步：模型评估与优化 𐟔犦补ž‹评估与优化是为了评估模型的性能并进行参数调优。你可以用均方误差(MSE)和决定系数(R2)等指标来评估模型的预测结果，然后用GridSearchCV函数进行参数优化。第八步：结果可视化和报告 𐟓Š 最后一步是把分析结果以图表和报告的形式展示出来。你可以用scatter函数绘制实际值和预测值的散点图，以及其他适用的图表来展示分析结果。好了，这就是用Python搞定数据分析的八步流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。𐟘Š

R语言随机抽样与抽样分布实战解析 ### 随机抽样 𐟎𒊊在R语言中，随机抽样得到的观察值是独立同分布的（iid）。简单来说，就是每个样本点出现的概率都是1/n，其中n是样本容量。这种经验分布的累计分布函数呈现为一个阶梯函数。举个例子，我们可以用`ecdf()`函数来绘制标准正态分布随机样本的累计经验分布函数。样本容量越大，图像越接近理论分布。 ```R plot(ecdf(rnorm(10))) # 标准正态分布随机样本的累计经验分布函数，样本容量为10 ``` 抽样方式也有讲究。默认情况下，`sample()`函数是无放回抽样（replace=FALSE），但你也可以设定为有放回抽样。此外，还可以设定抽样概率（prob）。 ```R sample(x, size, replace=FALSE, prob=NULL) # 从向量x中随机抽出某些元素 # size：表示抽出元素的数量 # replace：默认为无放回抽样；加参数replace=FALSE可实现有放回抽样 # prob：默认抽样概率为均匀；加参数prob，可设定概率 ``` 有时候，我们可能需要将两个向量连接成一个字符向量，这时候可以用`paste()`函数。 ```R paste(x, y) # 用paste函数将两个xy化为字符并连接 ``` 抽样分布 𐟓Š 抽样分布是指从总体中随机抽取样本，样本统计量的分布情况。让我们通过几个例子来了解这个过程。画2x2的图 𐟖𜯸 首先，我们画一个2x2的图来展示不同情况下的抽样分布。 ```R par(mfrow=c(2,2)) # 画2*2的图 n <- 2 repetitions <- 10000 xs <- c() for (i in 1:repetitions){ x <- sample(c(0,1), size=n, replace=TRUE, prob=c(0.22,0.78)) xs[i] <- mean(x) } hist(xs, prob=T, breaks=30, col="blue", main="n=2", xlim=c(0,1)) # hist()函数显示分布，画出频率分布直方图 ``` 正态分布的随机抽样 𐟓ˆ 接下来，我们看看从正态分布中随机抽样的情况。这里我们使用`rchisq()`函数生成服从卡方分布的随机数，并计算其均值。 ```R par(mfrow=c(2,2)) # 画2*2的图 n <- 2 repetitions <- 10000 xs <- c() for (i in 1:repetitions){ x <- rchisq(n, df=8) xs[i] <- (mean(x) - 8) / (sqrt(16) / sqrt(n)) } hist(xs, prob=T, breaks=30, col="blue", main="n=2", xlim=c(-5,5)) # hist()函数显示分布，画出频率直方图 curve(dnorm, add=T, lw=2, col="red") # curve()画出标准正态分布的函数曲线 ``` 总结 𐟓 通过这些例子，我们可以看到随机抽样和抽样分布的基本原理和操作方法。在实际应用中，了解这些概念可以帮助我们更好地理解和分析数据。

R语言6天进阶指南：从零开始到绘图高手 𐟓š 学习进度 1⃣️ 掌握plot函数，能够绘制散点图、折线图，并添加标题、副标题、调整颜色、字体大小和样式、添加图例、设置xy轴范围、添加文字注释等。 2⃣️ 学会使用fit函数绘制线性回归图，并简单判断是否有线性关系。 𐟎堧›在看的视频继续观看某站章鱼叔叔的视频教学，专注“R制图”部分。最初几乎每天换视频看，现在可以坚持跟着他学。也考虑看看其他视频课，慢慢来吧。 𐟖‹️ 代码示例使用mtcars数据集，绘制直方图、散点图和折线图。 ```R data('mtcars') View(mtcars) attach(mtcars) mpg <- mtcars[,1] hist(mpg) # 绘制直方图 plot(x=hp, y=mpg) # 车hp是马力，mpg是每加仑油跑的公里数，hp越大耗油量越大，mpg越小 plot(x=hp, y=wt) # 车马力越大重量wt是否越大 ``` 𐟖Œ️ 绘图参数 plot函数：默认绘制散点图，也可以选择折线图或其他类型。 type参数：p散点图，1折线图，bcboth散点+折线，c去掉点，o去掉线，h竖线，s阶梯，n空白。 points符号和线类型：pch=2表示三角形，cex=0.5表示点大小，Lty=2表示虚线，Lwd=2表示线宽。 xlim和ylim：设置xy轴范围。 title和sub：分别设置大标题和小标题。 color：设置点、线和坐标轴颜色。 cex和font：分别设置字体大小和样式。 text：添加文字注释。 legend：添加图例。 𐟓Š 色彩方案调色板：rainbow、heat.colors等。色彩选择：red、blue、black等。色彩代码：名字、数字、十六进制数、rgb、hsv等。色彩向量：可以接受向量值，但不能分别赋于点和线不同的颜色。 𐟓ˆ 图例和文字位置 pos参数：文字相对于坐标的位置，4是靠右标注。 xlab和ylab：分别设置x轴和y轴标签。 legend位置：指定图例位置（二维坐标或文字），内容样式（pch、lty、col）。 𐟔 筛选数据和设置范围只保留自动挡车的数据并设置xy轴范围： ```R plot(x=wt[am==1], y=mpg[am==1], xlab="Weight", ylab="MPG", col="red") legend(x=4.5, y=32, c("automatic", "manual"), col=c("blue", "red"), pch=1) ```

𐟓Š正态性检验的几种方法𐟓Š 𐟔正态性检验在统计学中至关重要，它能帮助我们确定数据是否符合正态分布。正态分布，以其对称性和集中性，是许多统计分析的基石。 𐟓Œ首先，我们来定义一下正态性检验：这是一种统计方法，通过比较样本数据的分布与理论正态分布的特征，来评估数据的分布情况。 𐟒᦭㦀性检验的三大意义： 1️⃣ 选择合适的统计方法：正态性是诸多统计方法的前提，如t检验、方差分析等。 2️⃣ 提高统计推断的准确性：符合正态分布的数据，其推断结果更为可靠。 3️⃣ 揭示数据结构：正态性检验能揭示数据的内在结构和性质。 𐟌Ÿ接下来，介绍几种常用的正态性检验方法： 1️⃣ Shapiro-Wilk检验：基于样本数据与理论正态分布的残差关系来检验。在Python中，可使用scipy.stats.shapiro()函数实现。 2️⃣ Kolmogorov-Smirnov检验：通过比较样本数据的累积分布函数与理论正态分布的差异来检验。在Python中，可用scipy.stats.kstest()函数进行。 3️⃣ QQ图(Quantile-Quantile Plot)：通过将样本数据的分位数与理论正态分布的分位数对比，直观地判断数据是否正态。在Python中，可使用stats.probplot()函数绘制。 4️⃣ 直方图：以条形图形式展示数据的分布，初步判断数据特征。在Python中，可通过matplotlib.pyplot.hist()或seaborn.histplot()函数绘制。 𐟎‰通过这些方法，我们能更准确地选择统计方法，提高数据分析的准确性和可靠性。

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