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2020. 2. 12. 22:23

sns.barplot() Development/Python


 

 

 

barplot()

·         차트

·         카테고리 값에 따른 실수 값의 평균과 편차를 표시하는 기본적인 차트를 만들어줍니다.

·         평균은 막대의 높이로, 편차는 에러바(error bar) 표시합니다.

 

barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None)

 

인자

설명

data

대상이 되는 데이터프레임을 지정합니다.

x

x 변수로 지정한 데이터프레임의 이름 문자열을 설정합니다.

y

y 변수로 지정할 데이터프레임의 이름 문자열을 설정합니다.

hue

·         hue 인수에 카테고리 값을 가지는 변수의 이름을 지정하면 카테고리 값에 따라 다르게 시각화됩니다.

·         hue 값이 시각화되는 방법은 플롯의 종류에 따라 달라집니다.

 

sns.barplot(x="표본값"y="비율"hue="유형"data=df)

 

 

 

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.barplot.html


 


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확률분포 클래스 객체 생성

·         SciPy.stats 서브패키지 다양한 분포메소드를 제공합니다.

·         확률분포는 확률분포 클래스 객체를 생성한 후에 해당 객체의 메서드를 호출해서 사용합니다.

 

종류

확률객체 생성 함수

확률분포

이산

bernoulli()

베르누이 분포

이산

binom()

이항 분포

이산

multinomial()

다항 분포

연속

uniform()

균일 분포

연속

norm()

(가우시안) 정규 분포

연속

beta()

베타 분포

연속

gamma()

감마 분포

연속

t()

스튜던트 t 분포

연속

chi2()

카이 제곱 분포

연속

f()

F 분포

연속

dirichlet()

디리클리 분포

연속

multivariate_normal()

다변수 가우시안 정규 분포

 

 

va = scipy.stats.확률객체생성함수()

 

 

·         확률객체 생성 함수는 분포의 형상을 구체적으로 지정하는 모수(parameter) 인자로 지정할 있습니다.

·         대부분 loc, scale 모수는 공통적으로 가지며 각각의 확률분포마다 지정해 주어야 모수의 종류가 다르므로 자세한 설명은 SciPy 문서를 참조하시기 바랍니다.

 

인수

의미

loc

일반적으로 분포의 기댓값

scale

일반적으로 분포의 표준편차

 

 

 

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html


 

 

 


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stats 서브패키지

SciPy 여러 개의 서브 패키지로 구성되어 으며 stats 서브패키지는 확률분포 분석을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

 

 

 

 

stats 서브패키지 import

import scipy as sp

import scipy.stats

 

http://codedragon.tistory.com/8304

 

 

 

 

SciPy.stats 문서

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html


 

 

 


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카운트 플롯(count plot)

·         1차원 데이터가 카테고리 값이면 카운트 플롯으로 시각화됩니다.

·         카테고리 값별로 데이터가 얼마나 있는지 표시해줍니다.

 

 

 

countplot()

 

seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)

 

인자

설명

data

대상이 되는 데이터프레임

x

데이터프레임의 이름 문자열

 

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.countplot.html

 


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2020. 2. 12. 21:40

bernoulli() Development/Python



 

 

bernoulli()

·         {Scipy} 패키지의 stats 서브 패키지에 있습니다.

·         베르누이 확률변수를 구현하고 있는 클래스의 객체를 생성합니다.

 

 

scipy.stats.bernoulli(p)

 

 

인자

설명

p

분포의 모수  μ 설정합니다.

 

 


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확률질량 함수(Probability mass function)

이산확률변수가 가질 있는 모든 특성값(x) 대한 확률을 나타내는 함수입니다.

 


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베르누이 확률변수(Bernoulli random variable)

·       베르누이 확률 결과를 실수 0 또는 1로 바꾼 것을 말합니다.

·       베르누이 확률변수는 두 가지 값 중 하나만 가질 수 있으므로 이산확률변수(discrete random variable)입니다

·        베르누이 확률변수의 표본 값은 보통 정수 1 0으로 표현하지만 때로는 정수 1 -1로 표현하는 경우도 있습니다.

 

 


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2020. 2. 12. 17:38

rvs() Development/Python


 

 

rvs()

·       {scipy.stats} 서브패키지 함수

·       랜덤 표본 생성 (random variable sampling)

·       표본값을 무작위로 생성합니다.

·       무작위로 표본을 만들때 사용합니다.

 

rvs(size, random_state)

 

인자

설명

size

표본 생성시 생성될 표본의 크기

random_state

표본 생성시 사용되는 시드(seed)

 

 


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누적분포함수

·       누적분포함수(연속형)

·       누적분포함수(이산형)

 

누적분포함수(연속형)

연속확률변수 X f(x)라는 확률밀도함수를 가질 , 실수 x 대하여 구간(-, x)에서 확률값을 나타내는 함수입니다.

 

 

 

 

누적분포함수(이산형)

·       이산확률변수 X p(x)라는 확률질량함수를 가질때, X 가질 있는 관찰값 x 누적시켜 해당되는 확률질량함수 값을 더한 형태입니다.

·       어떤 확률에 대해, 확률변수가 특정 값보다 작거나 같을 확률입니다.

 

 

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수치 연산자 중복

연산자 중복을 위해 미리 정의된 메서드입니다.

매직 메소드

연산자

__add__(self, other)

+

__sub__(self, other)

-

__mul__(self, other)

*

__div__(self, other)

/

__floordiv__(self, other)

//

__mod__(self, other)

%

__divmod__(self, other)

divmod()

__pow_(self, other[, module])

pow()

**

__lshift__(self, other)

<< 

__rshift__ (self, other)

>> 

__and__ (self, other)

&

__xor__ (self, other)

^

__or__ (self, other)

|

 

 

 

 

 

 수치 단항 연산자 중복

메소드

연산자

__neg__ (self)

-

__pos__ (self)

+

__abs__ (self)

abs()

__invert__ (self)

~ 비트 반전

 

 

 

 

 

 

 

수치 변환 메소드

메소드

연산자

__complex__ (self)

complex()

__int__ (self)

int()

__long__ (self)

long()

__float__ (self)

float()

 

 


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