Seaborn - 统计估计

Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更高层次的界面和更美观的默认样式。在统计数据可视化方面，Seaborn 提供了多种可视化方法和统计估计功能，这使得用户可以更加轻松地对数据进行分析、建模和可视化。

统计估计

Seaborn 提供了多种统计估计方法，例如均值、中位数、标准差、百分位数、置信区间等，并提供了丰富的可视化工具，帮助用户更好地了解数据分布情况。

1. 均值

Seaborn 中的均值指的是样本的平均值。例如，在 Seaborn 中可以使用 sns.meanplot() 方法绘制均值图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(100, 5)

# 绘制均值图
sns.meanplot(data=data)

# 展示图形
plt.show()

2. 中位数

Seaborn 中的中位数指的是样本的中位数。例如，在 Seaborn 中可以使用 sns.boxplot() 方法绘制箱线图，其中中位数表示为箱线的中间部分。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(100, 5)

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data)

# 展示图形
plt.show()

3. 标准差

Seaborn 中的标准差指的是样本的标准差。例如，在 Seaborn 中可以使用 sns.distplot() 方法绘制概率密度图，并在图表中标记出均值、标准差和分位数。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制概率密度图
sns.distplot(data)

# 展示图形
plt.show()

4. 百分位数

Seaborn 中的百分位数指的是样本中某个百分比的值。例如，在 Seaborn 中可以使用 sns.kdeplot() 方法绘制核密度估计图，并在图表中标记出百分位数。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制核密度估计图
sns.kdeplot(data, cumulative=True)

# 展示图形
plt.show()

5. 置信区间

Seaborn 中的置信区间指的是样本的置信区间。例如，在 Seaborn 中可以使用 sns.regplot() 方法绘制线性回归图，并在图表中标记出置信区间。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.randn(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100)

# 绘制线性回归图
sns.regplot(x=x, y=y)

# 展示图形
plt.show()

总结

本文介绍了 Seaborn 中的统计估计功能，并提供了多种绘图示例。Seaborn 的统计估计功能使得用户能够更加轻松地分析、建模和可视化数据，对数据的分布情况有更深入的了解。