러그 플롯은 데이터 분포를 시각화하는 데 사용됩니다. 축을 따라 표시로 표시되는 단일 변수에 대한 데이터 플롯입니다. Matplotlib에서 러그 플롯을 만들기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. -
- 그림 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변 여백을 조정합니다.
- numpy를 사용하여 x개의 데이터 포인트를 생성합니다.
- 가우스 커널, kde1을 사용하여 커널 밀도 추정값의 표현 추가 및 kde2 .
- Figure()를 사용하여 새 Figure 생성 또는 기존 Figure 활성화 방법.
- 하위 플롯 배열의 일부로 그림에 'ax1'을 추가합니다.
- marker_size=20으로 깔개 플롯 만들기 .
- 플롯 x_eval, kde1(x_eval) 및 kde2(x_eval) plot() 메서드를 사용하여 데이터 포인트.
- 그림에 범례를 배치합니다.
- 그림을 표시하려면 show()를 사용하세요. 방법.
예시
import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([-6, -4, 2, 1, 4], dtype=np.float) kde1 = stats.gaussian_kde(x) kde2 = stats.gaussian_kde(x, bw_method='silverman') fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, np.zeros(x.shape), 'b+', ms=20) x_eval = np.linspace(-5, 5, num=10) ax.plot(x_eval, kde1(x_eval), 'k-', label="Scott's Rule") ax.plot(x_eval, kde2(x_eval), 'r-', label="Silverman's Rule") plt.legend(loc='upper right') plt.show()
출력
다음 출력을 생성합니다.
