Вы можете использовать следующий синтаксис для построения нескольких рядов из одного DataFrame pandas: plt. plot (df[' series1 ']) plt. plot (df[' series2 ']) plt. plot (df[' series3 ']) В следующем пошаговом примере показано, как использовать этот синтаксис на практике. Шаг 1. Создайте...
Вы можете использовать следующий синтаксис для построения нескольких столбцов DataFrame pandas на одной гистограмме: df[[' x ', ' var1 ', ' var2 ', ' var3 ']]. plot (x=' x ', kind=' bar ') Столбец x будет использоваться в качестве переменной оси...
Критерий Фридмана — это непараметрическая альтернатива дисперсионному анализу с повторными измерениями . Он используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более групп, в которых одни и те же субъекты фигурируют в каждой группе. Если...
Тест Бартлетта — это статистический тест, позволяющий определить, равны ли дисперсии между несколькими группами. Многие статистические тесты (например , однофакторный дисперсионный анализ ) предполагают, что дисперсии между выборками равны. Для проверки этой гипотезы можно использовать тест Бартлетта. В этом тесте используются...
Чтобы построить нормальное распределение в Python, вы можете использовать следующий синтаксис: #x-axis ranges from -3 and 3 with .001 steps x = np. arange (-3, 3, 0.001) #plot normal distribution with mean 0 and standard deviation 1 plt. plot (x, norm....
Чтобы построить распределение хи-квадрат в Python, вы можете использовать следующий синтаксис: #x-axis ranges from 0 to 20 with .001 steps x = np. arange (0, 20, 0.001) #plot Chi-square distribution with 4 degrees of freedom plt. plot (x, chi2. pdf (x,...
Часто вам может потребоваться построить прогнозируемые значения модели регрессии в R, чтобы визуализировать различия между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями. В этом руководстве представлены примеры создания графика такого типа в R и ggplot2. Пример 1: построение прогнозируемых и фактических значений в...
График плотности — полезный способ визуализировать распределение значений в наборе данных. Часто вам может потребоваться просмотреть графики плотности нескольких переменных одновременно. К счастью, это легко сделать с помощью пакета визуализации данных ggplot2 в R со следующим синтаксисом: ggplot(data, aes (x=value, fill=variable))...
Вы можете использовать функцию DataFrame.diff() , чтобы найти разницу между двумя строками в DataFrame pandas. Эта функция использует следующий синтаксис: DataFrame.diff(периоды=1, ось=0) Золото: периоды: количество предыдущих строк для расчета разницы. ось: найдите разницу в строках (0) или столбцах (1). Следующие примеры...
Чтобы найти разницу между двумя столбцами в DataFrame pandas, вы можете использовать следующий синтаксис: df[' difference '] = df[' column1 '] - df[' column2 '] Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике. Пример 1. Найдите разницу между двумя столбцами...