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如何创建分类属性的概率分布图?
我尝试使用 sns.distplot
,但收到错误:TypeError: unsupported operand type(s) for/: 'str' and 'int'
。
但是,当我运行 sns.countplot(x="WAKE", data=df, Palette="Greens_d")
时,我得到了正确的计数图。
df=
ID WAKE
1 H
2 H
3 L
4 H
5 M
6 M
7 H
8 L
最佳答案
严格来说不是 Seaborn,但我希望基本的 Matplotlib 就可以了。
您可以将类别简化为数字并绘制直方图。然后,您可以将该直方图用作密度直方图来对其进行标准化。我强烈建议您阅读此处每个函数的文档。
df = pd.DataFrame()
df['Wake'] = ['H', 'H', 'L', 'H', 'M', 'M', 'H', 'L']
# Reduce categories to numbers
vals = df['Wake'].values
uniq, idx = np.unique(vals, return_inverse=True)
# View results as groups (just for show)
df['C'] = idx
df.groupby('Wake').count()
# Substract 0.5 to center to the indices
i = idx - 0.5
plt.hist(i, bins=np.arange(0, idx.max()+2, 1)-0.5, density=True)
plt.show()
关于python - 如何创建分类属性的概率分布图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51010142/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!