📊 Как построить распределение в Питоне? Методы и примеры для анализа данных 📊

Чтобы построить распределение в Python, вы можете воспользоваться библиотекой matplotlib.

Прежде всего, установите библиотеку, если ее у вас нет:

!pip install matplotlib

Затем, импортируйте необходимые модули:

import matplotlib.pyplot as plt

Далее, подготовьте данные для построения распределения. Например, у вас есть массив значений:

data = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6]

Используйте функцию hist для построения гистограммы:

plt.hist(data)

И наконец, отобразите полученное распределение:

plt.show()

Как построить распределение в питоне

Добро пожаловать! В этой статье мы рассмотрим, как построить распределение в питоне using code examples, чтобы помочь вам в обучении. А теперь давайте начнем!

1. Установка библиотеки Matplotlib

Прежде чем мы начнем, убедитесь, что у вас установлена библиотека Matplotlib. Если вы еще не установили ее, вам необходимо выполнить следующую команду в командной строке:

!pip install matplotlib

Данная команда установит необходимые пакеты для работы с графиками.

2. Создание данных для распределения

Прежде чем мы построим распределение, нам нужно создать набор данных, на основе которого будут строиться графики. Давайте рассмотрим пример, в котором мы создадим список значений:

import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 1000)

В этом примере мы использовали функцию numpy.random.normal, чтобы создать 1000 значений из нормального распределения с параметрами μ=0 и σ=1.

3. Построение гистограммы

Гистограмма - это графическое представление распределения данных. Для построения гистограммы в питоне мы можем использовать функцию plt.hist из библиотеки Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='blue')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Гистограмма данных')

В этом примере мы задаем количество столбцов гистограммы равным 30, цвет столбцов - 'skyblue', цвет границ - 'blue', подпись оси x - 'Значения', подпись оси y - 'Частота' и заголовок графика - 'Гистограмма данных'.

4. Построение плотности распределения

Чтобы построить плотность распределения вместо гистограммы, мы можем использовать функцию plt.plot. Вот пример:

import scipy.stats as stats

plt.plot(data, stats.norm.pdf(data, 0, 1), color='red')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Плотность')
plt.title('Плотность распределения данных')

В этом примере мы используем функцию stats.norm.pdf для получения плотности нормального распределения, основанной на наших данных. Затем мы строим график, используя plt.plot, и указываем цвет линии - 'red', подпись оси x - 'Значения', подпись оси y - 'Плотность' и заголовок графика - 'Плотность распределения данных'.

5. Построение кумулятивного распределения

Кумулятивное распределение - это функция, которая показывает вероятность получения значений меньше или равных заданному значению. В питоне мы можем построить кумулятивное распределение с помощью функции plt.plot. Вот пример:

plt.plot(np.sort(data), np.linspace(0, 1, len(data)), color='green')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Вероятность')
plt.title('Кумулятивное распределение данных')

В этом примере мы сортируем наши данные с помощью np.sort и строим кумулятивное распределение с помощью plt.plot. Мы также указываем цвет линии - 'green', подпись оси x - 'Значения', подпись оси y - 'Вероятность' и заголовок графика - 'Кумулятивное распределение данных'.

6. Завершение

В этой статье мы ознакомились с различными способами построения распределения в питоне. Мы начали с установки библиотеки Matplotlib, затем создали данные, построили гистограмму, плотность распределения и кумулятивное распределение. Надеюсь, эта информация была полезной для вас!