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SUMMARIZING QUANTITIVE DATA Statistics include descriptive statistics & inferential statistics. In this chapter, we are going to take about descriptive statistics. PART 1 Measuring center in quantitive data PART 2 Interquartile range(IQR) PART 3 Variance and standard deviation of population PART 4 Variance and Standard Deviation of a Sample PART 5 Box and Whisker Plots PART 6 Other Measures of Spread PART 1 Measuring center in quantitive data 1. Average: to measure central tendency, describe the center of a set of data 2. Mean, median, and mode are three kinds of “Averages”. They each tries to

作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有助于理解数据。 直方图 直方图只从数据集中获取一个变量，并显示每次出现的频率。我将使用一个简单的数据集来学习直方图如何帮助理解数据集。我会用python来制作图片。导入数据集： import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("Cartwheeldata.csv") df.head() 此数据集显示Cartweel数据。假设，办公室里的人决定去野餐时参加手推车距离竞赛。上面的数据集显示了结果。让我们了解一下数据。 1.做一个“Age”的柱状图。 sns.distplot(df['Age'], kde =False).set_title("Histogram of age") 从上面的图片可以看出，大多数人都在30岁以下。只有一个人39岁，一个人54岁。 2.查看“CWDistance”的分布 sns.distplot(df["CWDistance"],

所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中 之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。 今天是概率统计基础的第二篇文章， 基于第一篇 随机变量与随机事件 进行整理， 首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持, 后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在概率论的基础上往前一步， 属于数理统计的内容。 概率论中， 我们研究随机现象， 随机变量， 但是我们是假设它们的分布已知， 比如已知某一随机变量服从什么分布， 在这个基础上研究性质， 特点和规律（数字特征啊， 随机变量分布啊等）， 而数理统计中， 我们研究随机变量的分布未知或者一部分未知， 要去做的就是通过从未知分布中抽取多个样本， 对这些数据进行统计分析， 从而研究随机变量的分布等。 大纲如下： 数理统计的基础（基础概念， 统计量与抽样分布， 常用统计量） 描述性统计（数据集中趋势和离散趋势， 分布特征， 偏度与峰度） 数理统计基础 前面已经分析了数理统计是基于是通过从未知分布中抽取多个样本， 对这些数据进行统计分析进而去分析随机变量的规律和特点， 所以在这里面依然会涉及到一些基本的概念。 基础概念 这里的基础概念包括总体， 个体， 总体容量， 样本， 简单随机样本， 如果这些概念都知道， 就可以跳过了哈哈。

Idea版本:2018.1.5 准备工作： 　　1、安装，从官网 下载 安装，点击进去之后，进行选择需要的版本 　　 　　2、下载破解包： 　　　　链接：https://pan.baidu.com/s/1lCb0MGetP1_3XlI2-gWMbQ 　　　　提取码：hfqm 　　3、激活码： BIG3CLIK6F

作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有助于理解数据。 直方图 直方图只从数据集中获取一个变量，并显示每次出现的频率。我将使用一个简单的数据集来学习直方图如何帮助理解数据集。我会用python来制作图片。导入数据集： import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("Cartwheeldata.csv") df.head() 此数据集显示Cartweel数据。假设，办公室里的人决定去野餐时参加手推车距离竞赛。上面的数据集显示了结果。让我们了解一下数据。 1.做一个“Age”的柱状图。 sns.distplot(df['Age'], kde =False).set_title("Histogram of age") 从上面的图片可以看出，大多数人都在30岁以下。只有一个人39岁，一个人54岁。 2.查看“CWDistance”的分布 sns.distplot(df["CWDistance"],

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说明: 数据可视化中的数据集下载地址:（数据来源:从零开始学python数据分析和挖掘） 链接：https://pan.baidu.com/s/1zrNpzSNVHd8v1rGFRzKipQ 提取码：mx9d 数据可视化是数据分析中的一部分，可用于数据的探索和查找缺失值等，也是展现数据的重要手段。matplotlib是一个强大的工具箱，其完整的图表样式函数和个性化的自定义设置，可以满足几乎所有的2D和一些3D绘图的需求。 1. 条形图 条形图主要用来表示分组（或离散）变量的可视化，可以使用matplotlib完成条形图的绘制。 1.1 垂直条形图 以垂直条形图为例，离散型变量在各水平上的差异就是比较柱形的高低，柱体越高，代表的数值越大。plt.bar()函数的参数列表: left：传递数值序列，指定条形图中x轴上的刻度值, 现left需改为x 。 height：传递数值序列，指定条形图y轴上的高度。 width：指定条形图的宽度，默认为0.8。 bottom：用于绘制堆叠条形图。 color：指定条形图的填充色。 edgecolor：指定条形图的边框色。 linewidth：指定条形图边框的宽度，如果指定为0，表示不绘制边框。 tick_label：指定条形图的刻度标签。 xerr：如果参数不为None，表示在条形图的基础上添加误差棒。yerr：参数含义同xerr。 label

Idea版本:2018.1.5 准备工作： 　　1、安装，从官网 下载 安装，点击进去之后，进行选择需要的版本 　　 　　2、下载破解包： 　　　　链接：https://pan.baidu.com/s/1lCb0MGetP1_3XlI2-gWMbQ 　　　　提取码：hfqm 　　3、激活码： BIG3CLIK6F

本文对应代码和数据已上传至我的 Github 仓库 https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　通过前面的文章，我们已经对 geopandas 中的 数据结构 、 坐标参考系 、 文件IO 以及 基础可视化 有了较为深入的学习，其中在 基础可视化 那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色，但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。 　　作为 基于geopandas的空间数据分析 系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于 geopandas 和机器学习的 分层设色 。 2 基于geopandas的分层设色 　　 地区分布图 （ Choropleth maps ，又叫面量图）作为可能是最常见的一种地理可视化方法，其核心是对某个与矢量面关联的数值序列进行有意义的分层，并为这些分层选择合适美观的色彩，最后完成对地图的着色，优点是美观且直观，即使对地理信息一窍不通的人，也能通过颜色区分出不同面之间的同质性与异质性： <center><img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1344061/202003/1344061-20200309014947606-680390211.png"