pandas.DataFrame.plot.kde

DataFrame.plot.kde(bw_method=None, ind=None, **kwds) [source]

Генерация графика оценки плотности ядра с использованием гауссовых ядер.

В статистике оценка плотности ядра (KDE) — это непараметрический способ оценки функции плотности вероятности (PDF) случайной величины. Эта функция использует гауссовы ядра и включает автоматическое определение ширины полосы.

Параметры:

bw_method : str, скаляр или вызываемый объект, необязательно Метод, используемый для расчета ширины полосы оценки. Это может быть ‘scott’, ‘silverman’, скалярная константа или вызываемый объект. Если None (по умолчанию), используется ‘scott’. Подробнее см. scipy.stats.gaussian_kde. ind : массив NumPy или целое число, необязательно Точки оценки для рассчитанной PDF. Если None (по умолчанию), используется 1000 равномерно распределённых точек. Если ind — массив NumPy, KDE вычисляется в переданных точках. Если ind — целое число, используется ind равномерно распределённых точек. **kwds : необязательно Дополнительные ключевые аргументы описаны в pandas.DataFrame.plot().

Возвращает:

axes : matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray of them

См. также

scipy.stats.gaussian_kde

Представление оценки плотности ядра с использованием гауссовых ядер. Это функция, используемая внутри для оценки PDF.

Series.plot.kde

Генерация графика KDE для Series.

Примеры

При наличии нескольких Series точек, случайным образом выбранных из неизвестных распределений, оцените их PDF с помощью KDE с автоматическим определением ширины полосы и отобразите результаты, вычисляя их в 1000 равномерно распределённых точках (по умолчанию):

>>> df = pd.DataFrame({
...     'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5],
...     'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6],
... })
>>> ax = df.plot.kde()

Можно указать скалярную ширину полосы. Использование малого значения ширины полосы может привести к переобучению, а использование большого значения ширины полосы может привести к недообучению:

>>> ax = df.plot.kde(bw_method=0.3)

>>> ax = df.plot.kde(bw_method=3)

Наконец, параметр ind определяет точки оценки для графика оценённой PDF:

>>> ax = df.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5, 6])