数据矩阵的概率密度

【问题标题】：Probability density of data matrix数据矩阵的概率密度
【发布时间】：2022-10-07 17:23:38
【问题描述】：

我有一个这样的数据文件：

1 volume 318.31
2 volume 317.59
3 volume 316.71
4 volume 315.78
5 volume 315.07
6 volume 314.55
7 volume 314.38
8 volume 314.40
9 volume 314.86
10 volume 315.74
11 volume 316.83
12 volume 318.08
13 volume 319.44
14 volume 320.70
15 volume 322.04
16 volume 323.17
17 volume 323.77
18 volume 324.16
19 volume 324.02
20 volume 323.59
...
10000 volume 322.72
10001 volume 321.69
10002 volume 320.34
10003 volume 318.87

我想绘制体积与概率，如下所示：

有没有有效的python模块或者bash shell+gnuplot函数来处理这个问题？

你可以使用 seaborn kde plot

标签： python bash gnuplot

【解决方案1】：

几乎所有 python 中的绘图包都允许您生成 kde 图。如果您使用的是 pandas，那么有一个简单的解决方案可以使用 '密度' 类型的关键字阴谋生成。

我不确定左侧的索引是否包含在文件中。这是解决方案，如果指数不是在数据文件中。我假设文件名为“数据.txt”。

import pandas as pd
data=pd.read_csv('data.txt', sep=' ', header=None, names=['string', 'volume'])
data['volume'].plot(kind = 'density')

如果包括索引在数据文件中，然后您可以将上面的代码修改为如下所示：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('data.txt', sep=' ', header=None, names=['index', 'string', 'volume'])
data['volume'].plot(kind = 'density')

希望这可以帮助。

【讨论】：