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K-Means聚类及sklearn实现

2021年12月20日 | 技术

聚类分析允许我们找到相似样本或者feature的组，这些对象之间的相关性更强。常见的用途有包括按照不同的基因表达情况对样本进行分组，或者根据不同样本的分类对基因进行分组等……

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Seaborn绘制核密度曲线实例详解

2019年1月20日 | 技术

在频率分布直方图中，当样本容量充分放大到极限时，组距极限缩短，这个时候频率直方图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。

这篇文章将详细介绍如何使用 Python 绘图库 Seaborn 和 Pandas 里的 iris 鸢尾花数据集来绘制不同形式的核密度曲线。

1.基本密度曲线

    import seaborn as sns
    import pandas as pd
    sns.set(color_codes=True)
    sns.set_style("white")
    df = pd.read_csv('iris.csv')
    sns.kdeplot(df['sepal_width'])

《Seaborn绘制核密度曲线实例详解》

使用seaborn画核密度曲线，只需要使用kdeplot就行，注意，密度曲线只需要一个变量就可以了，这里我们选用的是sepal_width这一列。

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TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types解决办法

2019年1月14日 | 技术

今天在使用python的seaborn画热图(clustermap)的时候，发现了总是出现这个错误，而且可以知道自己的数据完全是符合条件的，在搜索了谷歌后也没有找到好的解决方法，经过摸索后这里把最终解决方法告诉大家。

这类报错看起来像是 Seaborn 的问题，实际更常见的原因是传进去的 DataFrame 列类型已经变成了 object，而不是可用于数值计算的类型。

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seaborn画小提琴图(violin plot)

2019年1月4日 | 技术

简介

小提琴图是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。跟箱线图类似，但是可以密度层面展示更好。在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。而python里面的seaborn包可以很方便的画出小提琴图。

如果你只想看中位数、四分位数，箱线图通常就够了；如果你还想同时看出数据分布是否偏斜、是否有双峰趋势，小提琴图会更直观。

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