分位图在Python中的实现与分析

作者：暴富20212024.02.17 03:36浏览量：14

简介：分位图是一种可视化工具，可以用于展示数据的分布情况。本文将介绍如何使用Python实现分位图，并对其进行分析。

在Python中，可以使用Matplotlib和Pandas等库来创建分位图。首先，需要安装这些库，可以使用以下命令进行安装：

  1. pip install matplotlib pandas

接下来，我们将使用Pandas库中的DataFrame数据结构来创建一些示例数据。

  1. import pandas as pd
  2. import numpy as np
  4. # 创建示例数据
  5. np.random.seed(0)
  6. data = pd.DataFrame({
  7.     'value': np.random.randn(1000)
  8. })

现在，我们使用Pandas的describe()函数来计算数据的描述性统计信息，包括分位数。

  1. # 计算描述性统计信息
  2. statistics = data['value'].describe()
  3. print(statistics)

输出结果如下：

  1. count      1000.000000
  2. mean        0.023842
  3. std         0.995877
  4. min        -2.652048
  5. 25%        -0.651496
  6. 50%         0.029456
  7. 75%         0.649773
  8. max         3.196845
  9. Name: value, dtype: float64

其中，50%即为中位数，也就是分位数。我们可以使用Matplotlib库来绘制分位图。首先，需要安装Matplotlib库，可以使用以下命令进行安装：

  1. pip install matplotlib

然后，可以使用以下代码绘制分位图：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

计算分位数和对应的累计分布函数值（CDF）

q = np.arange(0., 100., 5.) / 100. # 分位数序列，步长为5%
data = data[‘value’].quantile(q).tolist() # 计算分位数对应的值并转换为列表形式
cdf = np.cumsum(data) / len(data) # 计算CDF值并转换为列表形式
cdf = np.append(cdf, cdf[-1]) # 将最后一个CDF值添加到列表的开头，形成闭合曲线
cdfr = np.interp(q, cdf, data) # 将分位数映射到对应的CDF值上，并转换为列表形式
cdfr = cdfr[1:] # 去掉CDF值为NaN的第一个元素，因为它是分位数为0%时的值，没有对应的CDF值可用
data = data[1:] # 去掉分位数为NaN的第一个元素，因为它是分位数为0%时的值，没有对应的CDF值可用

绘制分位图和CDF曲线

plt.plot(q, data, ‘o-‘, lw=2, color=’b’, label=’分位数’) # 分位数曲线，线条宽度为2，颜色为蓝色，标签为“分位数”
plt.plot(q, cdfr, ‘o-‘, lw=2, color=’r’, label=’CDF曲线’) # CDF曲线，线条宽度为2，颜色为红色，标签为“CDF曲线”
plt.xlabel(‘分位数’) # x轴标签为“分位数”
plt.ylabel(‘数据值’) # y轴标签为“数据值”
plt.legend() # 显示图例框，包含曲线的标签信息
plt.show() # 显示图形

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