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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

正規表現

正規表現とは特定の文字列によるパターンマッチングを行う際に用いられる宣言型プログラミングです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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seabornのdisplotからdisplot or histplotへの移行(ヒストグラムとフィッテングした正規分布を表示)

Rooibosgood

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投稿2021/06/03 07:23

##distplotからdisplot or histplotへの移行
seaborndistplotを使用して、ヒストグラムとデータにフィッテイングした正規分布を表示できています。
しかし、distplotは、今後のバージョンアップで削除されるとのことなので、displotまたは、histplotに移行したいと考えております。

ヒストグラムの表示は出来たのですが、データにフィッティングした正規分布の表示ができません。

displotまたは、histplotを使用して、データにフィッティングした正規分布を描くにはどのようにすればいいでしょうか?

以下に、distplotのコードを記載します。以下のヒストグラムの赤い線を描きたいと考えています。

Python

1from scipy.stats import norm 2 3sns.distplot( 4 train['SalePrice'], label='SalesPrice', 5 kde_kws={'label': 'kde','color':'k'}, 6 fit=norm,fit_kws={'label': 'norm','color':'red'} 7) 8 9plt.title('Histogram (normal)') 10plt.legend() # 凡例を表示 11plt.show() # ヒストグラムを表示

イメージ説明
displotを使用して、ヒストグラムとKDE(カーネル密度推定)の表示は出来ています。
ただし、縦軸が異なりますが…。

Python

1from scipy.stats import norm 2 3sns.displot( 4 train['SalePrice'], 5 label='SalesPrice', 6 kind='hist', 7 kde = True, 8 rug = False 9) 10 11plt.title('Histogram (normal)') 12plt.legend() # 凡例を表示 13plt.show() # ヒストグラムを表示

イメージ説明

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