Datawhale 8月 組隊學習活動

參考書籍：《科研論文配圖繪制指南—— 基于Python》，寧海濤著，人民郵電出版社

【資料圖】

PS：已開學，中心已向學校內容為主

一、單變量圖

單變量圖指使用數據組的一個變量進行相應圖的繪制。其中數據變量分為連續變量和離散型變量。

1.基于連續變量繪制的單變量圖的類型

（1）直方圖：表示數據分布和離散情況，使用一系列寬度相等、高度不等的長方形來表示相應的每個分組內的數據元個數。可以顯示各組數據的分布情況，也體現了組間數據差異、數據異常等情況。

（2）密度圖：是直方圖的一個變種類型。體現了數據在連續時間段內的分布狀況。它不會因分組個數而導致數據顯示不全，幫助用戶判斷數據的整體趨勢。

（3）Q-Q圖：Q代表分位數，Q-Q圖本質是概率圖，作用是檢驗數據分布是否服從某一個分布。不但可以檢驗樣本數據是否符合某種數據分布，而且可以通過對數據分布形狀的比較，來發現數據在位置、標度和偏度方面的屬性。

（4）P-P圖：與Q-Q圖相似，根據變量的累積概率與指定的理論分布累積概率的關系繪制，檢驗樣本數據是否符合某一概率分布。檢驗樣本數據符合預期分布時，圖中的各點將會呈現一條直線。

（5）經驗分布函數圖：檢驗樣本數據是否符合某種預期分布。

2.圖形繪制

在 Matplotlib 中使用 () 函數繪制。參數 x 為要繪制的樣本數據，參數 bins 用于定義分布區間。參數 density對應的值為布爾類型，該參數決定繪圖結果是否為密度圖，默認值為 False 。同時還可以使用 SciencePlots 的繪圖主題進行進一步美化。還可以使用 () 函數對繪制數據實現正態擬合，計算出概率密度函數結果。

二、核心代碼實現

（未完待續）