阴山地块

cmplot的Python项目详细描述


在cmplot.py-Python云山图

一个信息丰富的RDI分类分布图灵感来自小提琴,豆和海盗的情节。在

(RDI=原始数据+描述性统计+推断统计)

  • Violin plots类似,它显示了平滑的核密度曲线,揭示了箱线图中隐藏的信息,例如分布“峰值”(“模式”)在分布“山”中的存在。在

  • Bean plots类似,它显示原始数据,绘制为cloud。默认情况下,将显示所有数据点,但您可以选择对此进行控制,并将显示限制为数据的一个子集。在

  • Pirate plots一样,它标记真实总体平均值的可能位置的置信区间(从学生T开始,或者作为贝叶斯最高密度区间或分位数区间)。在

由于默认情况下,它不会对称地镜像密度曲线,因此它允许并行地立即比较分布。在

文件

下载和安装

cmplot是纯python代码。它没有特定于平台的依赖项,因此应该可以在所有平台上工作。它需要包plotly numpy scipy pandas。最新版本的cmplot可以通过键入以下任一项来安装:

pip3 install cmplot

(来自Python Package Index

或者:

^{pr2}$

(来自GitHub)。在

还有一个version in Julia。在

快速启动

>>>importplotly.graph_objectsasgo>>>fromcmplotimportcmplot#call the cmplot directly inside a plotly Figure function as:>>>go.Figure(*cmplot(mydataframe,xcol="xsymbol"))#alternatively get traces and layout as separate variables, so that you can modify them or combine with others before passing them to Figure() function:>>>(traces,layout)=(cmplot(mydataframe,xcol="xsymbol"))#[...] do something with traces/layout>>>go.Figure(traces,layout)#plot it

版权所有

cmplotGNU Affero General Public License下获得许可。在

(c)版权所有Giuseppe Insana,2019-

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