Plot Normalverteilung mit pd.hist

Ich habe eine pd.DataFrame, die ich plotten möchte und passen Sie eine Glockenkurve über. Ich bin soweit gekommen, das Histogramm zu zeichnen. Wie passe ich die Glockenkurve an?Plot Normalverteilung mit pd.hist

wordfreq = pd.DataFrame(columns=vocab, index = authors, data = rates) 
wordfreq.hist(column='the', grid = False, normed = True, color = '#9ebcda')[:25] 
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'white' 
plt.title("use of 'the' women")

Quelle

2017-07-11 Lunalight

Ich frage mich, wenn Sie KDE (Kerndichte Schätzung) in diesem Fall Seaborns distplot (oben erwähnt) wird standardmäßig überlagern. – JohnE

Danke, das war einfach. – Lunalight

[** Wenn Sie wissen wollten, wie man es ohne Seeschneur macht **] (https://stackoverflow.com/a/39987117/2336654) – piRSquared

kann seaborn Paket verwenden als:

seaborn.distplot(wordfreq[column])

Quelle

2017-07-11 12:59:20 shivsn

die Daten von 0-20 verschwanden. Ist das wegen der Kde? – Lunalight

yeah vielleicht aber wenn du nicht kde willst, dann stellst du es auf false als 'distplot (kde = False)' – shivsn

die Glockenkurve nur durch zwei Parameter definiert ist mean und variance welche man leicht per numpy.mean berechnen und numpy.std

wenn Sie nur eine Kerndichte-Schätzung ohne a wünschen ny Parametereinstellung Verwendung seaborn und distplot(data = wordfreq[column])

Quelle

2017-07-11 13:02:31

ja sorry, du bist total korrekt und danke für deine Erwähnung. Ich werde es bearbeiten –

Plot Normalverteilung mit pd.hist

Antwort

Verwandte Themen