安徽省交通建设工程质量监督局网站,网站后台功能需求,前端外包网站,外贸小网站建设数据分布#xff08;Data Distribution#xff09;是指数据在不同值或值区间内的分布情况#xff0c;它描述了数据点在整个数据集中是如何分散或集中的。数据分布可以通过多种方式来分析和表示#xff0c;包括图形和数值方法。 常见的数据分布特征和描述数据分布的方法Data Distribution是指数据在不同值或值区间内的分布情况它描述了数据点在整个数据集中是如何分散或集中的。数据分布可以通过多种方式来分析和表示包括图形和数值方法。 常见的数据分布特征和描述数据分布的方法 对称性 对称分布数据在均值平均值或中位数周围对称分布即数据的左半部分是右半部分的镜像。正态分布是对称分布的一个典型例子。偏斜分布数据不是对称的可能向右正偏斜或向左负偏斜延伸。正偏斜意味着数据的尾部在右侧而负偏斜意味着数据的尾部在左侧。 集中趋势 均值Mean所有数据点的平均值。中位数Median将数据点按大小排序后位于中间位置的值。众数Mode数据集中出现次数最多的值。 离散程度 方差Variance衡量数据点偏离均值的程度方差越大数据越分散。标准差Standard Deviation方差的平方根与原始数据具有相同的单位用于衡量数据的离散程度。极差Range数据集中最大值和最小值之间的差。 形状 数据分布的形状可以是多种多样的包括正态分布、偏斜分布、双峰分布、均匀分布等。 图形表示 直方图Histogram用条形图表示数据在不同区间的频率或数量。箱线图Boxplot显示数据的最小值、第一四分位数Q1、中位数、第三四分位数Q3和最大值以及可能的异常值。散点图Scatter Plot显示两个变量之间的关系。密度图Density Plot平滑的曲线显示数据的分布密度。 数值表示 百分位数Percentiles数据中低于某个值的百分比。四分位数Quartiles将数据分为四等份每份包含25%的数据点。 例子
1、Ptython 创建一个包含 250 个介于 0 到 5 之间的随机浮点数的数组
import numpyx numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)print(x) 2、使用 Python 模块 Matplotlib 绘制直方图
import numpy
import matplotlib.pyplot as pltx numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)plt.hist(x, 5)
plt.show() 直方图解释
我们使用上例中的数组绘制 5 条柱状图。
第一栏代表数组中有多少 0 到 1 之间的值。
第二栏代表有多少 1 到 2 之间的数值。
得到的结果是
52 values are between 0 and 1
48 values are between 1 and 2
49 values are between 2 and 3
51 values are between 3 and 4
50 values are between 4 and 5 数组值是随机数不会在您的计算机上显示完全相同的结果。 END.
