NumPy随机数据分布与Seaborn可视化详解
作者:小万哥丶
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)
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)
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 np from numpy.random import shuffle arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) shuffle(arr) print(arr)
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 np from numpy.random import permutation arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) x = permutation(arr) print(x)
练习
- 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。 - 生成 10 个服从指数分布的随机数。
- 对数组
[10, 20, 30, 40, 50]
进行随机洗牌。 - 生成数组
[6, 7, 8, 9, 10]
元素的随机排列。
解决方案
import numpy as np from 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)
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
如果您使用的是 Jupyter Notebook,可以使用以下命令安装 Seaborn:
!pip install seaborn
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 sns import numpy as np # 生成随机数据 data = np.random.randn(1000) # 绘制分布图 sns.distplot(data) plt.show()
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 sns import 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()
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
- 生成 500 个服从均匀分布的随机数,并绘制它们的分布图。
- 生成 1000 个服从指数分布的随机数,并绘制它们的分布图。
- 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,
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