seaborn.
ecdfplot
(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, weights=None, stat='proportion', complementary=False, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, log_scale=None, legend=True, ax=None, **kwargs)¶绘制经验累积分布函数。
ECDF表示数据集中低于每个唯一值的观测值的比例或计数。与直方图或密度图相比,它的优点是每个观测值都是直观的,这意味着没有需要调整的分块或平滑参数。它也有助于多个分布之间的直接比较。缺点是图的外观和分布的基本属性(如其中心趋势、方差和任何双峰性的存在)之间的关系可能不是那么直观。
更多信息见 user guide .
pandas.DataFrame
, numpy.ndarray
、映射或序列1.数据帧, numpy.ndarray公司、映射或序列输入数据结构。可以指定给命名变量的向量的长格式集合,或将在内部重新成形的宽格式数据集。
data
向量或键指定x轴和y轴位置的变量。
data
向量或键映射以确定绘图元素颜色的语义变量。
data
向量或键如果提供,则使用这些值对相应数据点对累积分布的贡献进行加权。
要计算的分布统计。
如果为真,则使用互补CDF(1-CDF)
matplotlib.colors.Colormap
字符串、列表、dict或用于在映射时选择要使用的颜色的方法 hue
语义的。字符串值传递给 color_palette()
. List或dict值表示分类映射,而colormap对象表示数字映射。
指定文件的分类级别的处理和打印顺序 hue
语义的。
matplotlib.colors.Normalize
元组或以数据单位设置规范化范围的一对值或将从数据单位映射到 [0, 1] 间隔。用法意味着数字映射。
使用给定的基数(默认值为10)在数据轴(或多个轴,使用双变量数据)上设置对数刻度,并在日志空间中计算KDE。
如果为False,则抑制语义变量的图例。
matplotlib.axes.Axes
matplotlib.axes.Axes
绘图的现有轴。否则,请致电 matplotlib.pyplot.gca()
内部的。
其他关键字参数传递给 matplotlib.axes.Axes.plot()
.
matplotlib.axes.Axes
包含plotlib的plotlib。
参见
实例