探索数据分布 | 设置 1

探索数据分布是数据分析的重要环节之一，对于程序员来说也是必不可少的。在处理大量数据时，了解数据分布可以帮助我们更好地理解数据，评估模型的性能，提高算法的效率。

常见的数据分布

我们在进行数据分析时，经常会遇到下面一些数据分布：

正态分布

正态分布是指具有以下特点的连续概率分布：

• 具有单峰性，即在分布的某个值处达到峰值。
• 以均值为中心对称，均值、中位数、众数相等。
• 标准差越大，曲线越扁平；标准差越小，曲线越陡峭。

正态分布在自然界中十分常见，比如身高、体重等等。在数据分析中，许多模型也假设了数据集服从正态分布。

偏态分布

偏态分布是指具有以下特点的连续概率分布：

• 分布的两端形状不对称。
• 偏态的方向与均值的位置有关。

当偏态分布的长尾在右侧时，被称为正偏态分布；当长尾在左侧时，被称为负偏态分布。

峰态分布

峰态分布是指具有以下特点的连续概率分布：

• 具有单峰性。
• 峰度描述了分布的峰的陡峭度，即曲线在峰值处高峰程度的相对大小。

当峰度较低时，分布称为扁平峰态分布，当峰度较高时，分布称为陡峭峰态分布。

如何探索数据分布

在 Python 中，我们可以使用 Pandas、Matplotlib 等库来对数据进行可视化探索。

直方图

直方图是探索数据分布最常用的一种可视化方法。它可以将数据集划分成多个相等的区间（称为“bin”，即箱子），并统计每个区间中数据点的数量。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 生成一个服从正态分布的随机数集合
data = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20)
plt.title("Histogram of a normally distributed random variable")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

上图展示了生成的正态分布随机数的直方图。通过直方图可以看出，数据分布大致在 0 附近，并且呈标准正态分布的形状。

密度图

密度图是一种与直方图类似的可视化方法，它在展示数据分布时更加平滑。

import seaborn as sns

sns.kdeplot(data)
plt.title("Density plot of a normally distributed random variable")
plt.xlabel("Value")
plt.show()

密度图也展示了数据分布大致在 0 附近，并且呈标准正态分布的形状。

总结

通过可视化可以更好地理解数据分布，从而更好地处理数据并选择合适的模型。掌握直方图、密度图等探索数据分布的方法，可以帮助程序员更好地完成数据分析任务。