QQ Plot使用Seaborn - Python

QQ图是一种用于比较两个分布之间的相似性的图形，它绘制一个样本数据分布的分位数与一个理论分布的分位数之间的比较图。Seaborn是Python中一个流行的可视化库，提供了一个方便绘制QQ图的函数：seaborn.qqplot()。本文将介绍如何使用Seaborn绘制QQ图。

准备工作

在开始之前，我们需要导入需要使用的库：Seaborn、Matplotlib和Numpy。首先，使用以下代码安装Seaborn：

!pip install seaborn

然后，导入库：

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

绘制QQ图

要绘制一个QQ图，我们需要定义一个样本数据集和一个理论分布。这里我们使用Numpy生成一个正态分布样本数据和一个标准正态分布作为理论分布。代码如下：

# 生成正态分布数据
sample_data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 定义理论分布
theoretical_data = np.random.normal(0, 1, 1000)

现在，我们可以调用seaborn.qqplot()函数，传递样本数据和理论分布：

sns.qqplot(sample_data, line='45', fit=True)
plt.show()

输出的结果如下：

这个图显示了样本数据分布与理论分布之间的关系。如果样本数据分布理论上是正态分布，那么我们预期看到一个大致对角线的分布。在上图中，我们可以看到样本数据分布与理论分布之间的对角线关系，并且这些点部分逸出对角线。

可选参数

seaborn.qqplot()函数有一系列可选参数，让我们可以对图形样式和显示进行调整。以下是一些常用的参数：

• line：指定直线绘制的倾斜角度。默认为“45”表示45度角；
• fit：布尔值，用于指定是否在图中绘制拟合的正态分布曲线；
• height：指定图形的高度；
• aspect：指定图形的长宽比。

结论

QQ图是一种可视化工具，用于比较两个数据分布之间的相似性。Seaborn提供了一个方便的函数，用于绘制QQ图。通过使用seaborn.qqplot()函数，我们可以轻松地比较数据分布与理论分布之间的相似性。