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NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

作者:EquatorCoco
  • 2024-05-22
    福建
  • 本文字数:2176 字

    阅读完需:约 7 分钟

随机数据分布


什么是数据分布?


数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。


在统计学和数据科学中,数据分布是分析数据的重要基础。


NumPy 中的随机分布


NumPy 的 random 模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。


生成离散分布随机数


choice(a, p, size):从数组 a 中随机选择元素,并根据概率 p 进行选择。a:源数组,包含所有可能值。p:每个值的概率数组,总和必须为 1。size:输出数组的形状。


示例:生成 100 个随机数,其中 3 出现的概率为 0.2,5 出现的概率为 0.4,7 出现的概率为 0.3,9 出现的概率为 0.1:

import numpy as np x = np.random.choice([3, 5, 7, 9], p=[0.2, 0.4, 0.3, 0.1], size=100)print(x)
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生成连续分布随机数


NumPy 提供了多种方法来生成服从不同连续分布的随机数,例如正态分布、均匀分布、指数分布等。

randn(size):生成服从标准正态分布的随机数。rand(size):生成服从均匀分布的随机数。beta(a, b, size):生成服从 Beta 分布的随机数。gamma(shape, scale, size):生成服从 Gamma 分布的随机数。poisson(lam, size):生成服从泊松分布的随机整数。


示例:生成 10 个服从标准正态分布的随机数:

import numpy as np x = np.random.randn(10)print(x)
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随机排列


洗牌数组


shuffle(arr):对数组 arr 进行随机洗牌,修改原始数组。


示例:随机洗牌数组 [1, 2, 3, 4, 5]

import numpy as npfrom numpy.random import shuffle arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) shuffle(arr)print(arr)
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生成数组的随机排列


permutation(arr):生成数组 arr 元素的随机排列,不修改原始数组。


示例:生成数组 [1, 2, 3, 4, 5] 的随机排列:

import numpy as npfrom numpy.random import permutation arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x = permutation(arr)print(x)
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练习


  1. 使用 choice 方法生成 200 个随机数,其中 1 出现的概率为 0.1,2 出现的概率为 0.2,3 出现的概率为 0.7。

  2. 生成 10 个服从指数分布的随机数。

  3. 对数组 [10, 20, 30, 40, 50] 进行随机洗牌。

  4. 生成数组 [6, 7, 8, 9, 10] 元素的随机排列。


解决方案

import numpy as npfrom numpy.random import choice, permutation, expon # 1. 使用 choice 方法生成随机数random_numbers = choice([1, 2, 3], p=[0.1, 0.2, 0.7], size=200)print(random_numbers) # 2. 生成服从指数分布的随机数exponential_randoms = expon(scale=1, size=10)print(exponential_randoms) # 3. 对数组进行随机洗牌arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])shuffle(arr)print(arr) # 4. 生成数组的随机排列random_permutation = permutation([6, 7, 8, 9, 10])print(random_permutation)
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使用 Seaborn 可视化分布


简介


Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,用于创建统计图表。它提供了一系列高级绘图函数,可以轻松创建美观且信息丰富的统计图形。


安装 Seaborn


如果您已经安装了 Python 和 pip,可以使用以下命令安装 Seaborn:

pip install seaborn
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如果您使用的是 Jupyter Notebook,可以使用以下命令安装 Seaborn:

!pip install seaborn
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绘制分布图


分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据集中每个值的出现频率。


在 Seaborn 中,可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。该函数接受以下参数:

data:要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。hist:如果为 True(默认),则绘制直方图;如果为 False,则只绘制密度曲线。kde:如果为 True(默认),则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布;如果为 False,则使用直方图。bins:用于创建直方图的直方图数量。norm:用于规范分布的类型。例如,norm='kde' 将使用 KDE 来规范分布。


示例:绘制正态分布


以下示例演示如何使用 Seaborn 绘制正态分布:

import seaborn as snsimport numpy as np # 生成随机数据data = np.random.randn(1000) # 绘制分布图sns.distplot(data)plt.show()
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该代码将生成 1000 个服从标准正态分布的随机数,并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。


示例:绘制自定义分布


以下示例演示如何绘制自定义分布:

import seaborn as snsimport numpy as np # 生成自定义数据data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9] # 绘制分布图sns.distplot(data, hist=False, kde=False)plt.show()
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该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组,并使用 Seaborn 绘制它们的分布图,不显示直方图或密度曲线。


练习


  1. 生成 500 个服从均匀分布的随机数,并绘制它们的分布图。

  2. 生成 1000 个服从指数分布的随机数,并绘制它们的分布图。

  3. 从以下数据中绘制分布图:

data = [23, 37, 43, 29, 31, 32, 36, 27, 31, 33, 34, 25, 27, 28, 42, 38, 27, 27, 33, 31, 26, 29, 31, 35, 33, 30, 30, 32, 36, 28, 31, 33, 38, 29, 31, 31, 34, 36, 26, 25, 26, 34, 37, 28, 36, 31, 29, 31, 27, 28, 32, 37, 30, 33, 33, 27, 31, 32, 32, 36, 25, 32, 35, 37, 37, 30, 31, 34, 33, 29, 32, 31, 36, 26, 29, 31, 37, 28, 28, 37, 31, 32, 36, 33, 27, 31, 32, 33, 32, 32, 30, 27, 36, 38, 35, 26, 32, 37, 31, 30, 33, 30, 27, 
复制代码


文章转载自:小万哥丶

原文链接:https://www.cnblogs.com/xiaowange/p/18205065

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