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标题: NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解 [打印本页]
作者: 渣渣兔    时间: 2024-5-21 21:08
标题: NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解
随机数据分布

什么是数据分布？

数据分布是指数据会合所有大概值出现的频率，并用概率来表示。它形貌了数据取值的大概性。
在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的紧张基础。
NumPy 中的随机分布

NumPy 的 random 模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。
生成离散分布随机数

choice(a, p, size)：从数组 a 中随机选择元素，并根据概率 p 进行选择。
a：源数组，包罗所有大概值。
p：每个值的概率数组，总和必须为 1。
size：输出数组的形状。
示例：生成 100 个随机数，此中 3 出现的概率为 0.2，5 出现的概率为 0.4，7 出现的概率为 0.3，9 出现的概率为 0.1：
  1. import numpy as np
  3. x = np.random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.2, 0.4, 0.3, 0.1], size=100)
  4. print(x)
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生成连续分布随机数

NumPy 提供了多种方法来生成服从不同连续分布的随机数，例如正态分布、均匀分布、指数分布等。
randn(size)：生成服从尺度正态分布的随机数。
rand(size)：生成服从均匀分布的随机数。
beta(a, b, size)：生成服从 Beta 分布的随机数。
gamma(shape, scale, size)：生成服从 Gamma 分布的随机数。
poisson(lam, size)：生成服从泊松分布的随机整数。
示例：生成 10 个服从尺度正态分布的随机数：
  1. import numpy as np
  3. x = np.random.randn(10)
  4. print(x)
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随机排列

洗牌数组

shuffle(arr)：对数组 arr 进行随机洗牌，修改原始数组。
示例：随机洗牌数组 [1, 2, 3, 4, 5]：
  1. import numpy as np
  2. from numpy.random import shuffle
  4. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  6. shuffle(arr)
  7. print(arr)
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生成数组的随机排列

permutation(arr)：生成数组 arr 元素的随机排列，不修改原始数组。
示例：生成数组 [1, 2, 3, 4, 5] 的随机排列：
  1. import numpy as np
  2. from numpy.random import permutation
  4. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  6. x = permutation(arr)
  7. print(x)
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练习

解决方案
  1. import numpy as np
  2. from numpy.random import choice, permutation, expon
  4. # 1. 使用 choice 方法生成随机数
  5. random_numbers = choice([1, 2, 3], p=[0.1, 0.2, 0.7], size=200)
  6. print(random_numbers)
  8. # 2. 生成服从指数分布的随机数
  9. exponential_randoms = expon(scale=1, size=10)
  10. print(exponential_randoms)
  12. # 3. 对数组进行随机洗牌
  13. arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
  14. shuffle(arr)
  15. print(arr)
  17. # 4. 生成数组的随机排列
  18. random_permutation = permutation([6, 7, 8, 9, 10])
  19. print(random_permutation)
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使用 Seaborn 可视化分布

简介

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，用于创建统计图表。它提供了一系列高级画图函数，可以轻松创建雅观且信息丰富的统计图形。
安装 Seaborn

如果您已经安装了 Python 和 pip，可以使用以下下令安装 Seaborn：
  1. pip install seaborn
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如果您使用的是 Jupyter Notebook，可以使用以下下令安装 Seaborn：
  1. !pip install seaborn
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绘制分布图

分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据会合每个值的出现频率。
在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。该函数接受以下参数：
data：要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。
hist：如果为 True（默认），则绘制直方图；如果为 False，则只绘制密度曲线。
kde：如果为 True（默认），则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布；如果为 False，则使用直方图。
bins：用于创建直方图的直方图数量。
norm：用于规范分布的类型。例如，norm='kde' 将使用 KDE 来规范分布。
示例：绘制正态分布

以下示例演示如何使用 Seaborn 绘制正态分布：
  1. import seaborn as sns
  2. import numpy as np
  4. # 生成随机数据
  5. data = np.random.randn(1000)
  7. # 绘制分布图
  8. sns.distplot(data)
  9. plt.show()
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该代码将生成 1000 个服从尺度正态分布的随机数，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。
示例：绘制自定义分布

以下示例演示如何绘制自定义分布：
  1. import seaborn as sns
  2. import numpy as np
  4. # 生成自定义数据
  5. data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9]
  7. # 绘制分布图
  8. sns.distplot(data, hist=False, kde=False)
  9. plt.show()
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该代码将生成一个包罗重复值的自定义数据数组，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图，不显示直方图或密度曲线。
练习

  1. data = [23, 37, 43, 29, 31, 32, 36, 27, 31, 33, 34, 25, 27, 28, 42, 38, 27, 27, 33, 31, 26, 29, 31, 35, 33, 30, 30, 32, 36, 28, 31, 33, 38, 29, 31, 31, 34, 36, 26, 25, 26, 34, 37, 28, 36, 31, 29, 31, 27, 28, 32, 37, 30, 33, 33, 27, 31, 32, 32, 36, 25, 32, 35, 37, 37, 30, 31, 34, 33, 29, 32, 31, 36, 26, 29, 31, 37, 28, 28, 37, 31, 32, 36, 33, 27, 31, 32, 33, 32, 32, 30, 27, 36, 38, 35, 26, 32, 37, 31, 30, 33, 30, 27,
  3. ## 最后
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