牛油果是樟科鳄梨属植物，别称鳄梨、樟梨、油梨等。牛油果的果实呈圆球形，表皮光滑，肉质细腻，味道浓郁且具有很高的营养价值。 牛油果的品种很多，其中，哈斯品种在我国的牛油果市场占有很大的比例，表牛油果数据集.csv中收集了2013年—2018年哈斯牛油果的价格、销量等信息。数据集文件在题末。其中，各列表示： Date - The date of the observation AveragePrice - the average price of a single avocado type - conventional or organic year - the year Region - the city or region of the observation Total Volume - Total number of avocados sold 请根据表中数据绘制牛油果AveragePrice的直方图以查看价格分布情况，于是，你参照书上的教程首先绘制了如下的图形。（注意：检查数据中有没有异常值并进行处理。） 然而，这张图看起来相当无聊。最重要的是，它需要正确解释统计背景，请对上图通过添加信息、删除信息以及强调信息等方面进行优化，以呈现出下图的样式 ： 请注意观察两幅图之间的区别，并逐步对图形实现美学优化，使图像更加具有吸引力。主要要以下几点不同： (1)图2的直方图周围有一条线，这条线被称为核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），密度图是用一条连续的曲线表示变量的分布，可以理解为直方图的"平滑版本"，由该曲线能更好地查看价格分布情况。 (2)图2展示5th、25th等分位数的信息。分位数意义：表示了在这个样本集中从小至大排列之后小于某值的样本子集占总样本集的比例，可以通过pandas库中的quantile()方法得到不同分位数对应的价格。 【补充】在绘制直方图时，通常需要将数据进行分组，然后对每个分组的数据进行统计，最后通过类似条形图的方式来展示出来。然而，如果组数过多，那么就会有很多条形，可能反应不出数据的真实分布趋势；反之，如果组数过少，则可能不能准确地反映数据的分布情况。与之相比，密度图则是通过核密度估计来估计概率密度函数，从而得到一个连续的曲线来描述数据的分布。因此，使用密度的直方图可以更准确地反映数据的分布情况，特别是当数据量较大或者数据分布较为复杂时。 【提示】可以通过plt.style.use("bmh")调整图形的风格。 请完成题目要求并结合Markdown和code写出你的图形优化过程。 对ipynb文件代码和运行结果部分截图上传作为本题答案。
理解问题牛油果是樟科鳄梨属植物，别称鳄梨、樟梨、油梨等。牛油果的果实呈圆球形，表皮光滑，肉质细腻，味道浓郁且具有很高的营养价值。 牛油果的品种很多，其中，哈斯品种在我国的牛油果市场占有很大的比例，表牛油果数据集.csv中收集了2013年—2018年哈斯牛油果的价格、销量等信息。数据集文件在题末。其中，各列表示： Date - The date of the observation AveragePrice - the average price of a single avocado type - conventional or organic year - the year Region - the city or region of the observation Total Volume - Total number of avocados sold 请根据表中数据绘制牛油果AveragePrice的直方图以查看价格分布情况，于是，你参照书上的教程首先绘制了如下的图形。（注意：检查数据中有没有异常值并进行处理。） 然而，这张图看起来相当无聊。最重要的是，它需要正确解释统计背景，请对上图通过添加信息、删除信息以及强调信息等方面进行优化，以呈现出下图的样式 ： 请注意观察两幅图之间的区别，并逐步对图形实现美学优化，使图像更加具有吸引力。主要要以下几点不同： (1)图2的直方图周围有一条线，这条线被称为核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），密度图是用一条连续的曲线表示变量的分布，可以理解为直方图的"平滑版本"，由该曲线能更好地查看价格分布情况。 (2)图2展示5th、25th等分位数的信息。分位数意义：表示了在这个样本集中从小至大排列之后小于某值的样本子集占总样本集的比例，可以通过pandas库中的quantile()方法得到不同分位数对应的价格。 【补充】在绘制直方图时，通常需要将数据进行分组，然后对每个分组的数据进行统计，最后通过类似条形图的方式来展示出来。然而，如果组数过多，那么就会有很多条形，可能反应不出数据的真实分布趋势；反之，如果组数过少，则可能不能准确地反映数据的分布情况。与之相比，密度图则是通过核密度估计来估计概率密度函数，从而得到一个连续的曲线来描述数据的分布。因此，使用密度的直方图可以更准确地反映数据的分布情况，特别是当数据量较大或者数据分布较为复杂时。 【提示】可以通过plt.style.use("bmh")调整图形的风格。 请完成题目要求并结合Markdown和code写出你的图形优化过程。 对ipynb文件代码和运行结果部分截图上传作为本题答案。
已完成理解「牛油果是樟科鳄梨属植物，别称鳄梨、樟梨、油梨等。牛油果的果实呈圆球形，表皮光滑，肉质细腻，味道浓郁且具有很高的营养价值。 牛油果的品种很多，其中，哈斯品种在我国的牛油果市场占有很大的比例，表牛油果数据集.csv中收集了2013年—2018年哈斯牛油果的价格、销量等信息。数据集文件在题末。其中，各列表示： Date - The date of the observation AveragePrice - the average price of a single avocado type - conventional or organic year - the year Region - the city or region of the observation Total Volume - Total number of avocados sold 请根据表中数据绘制牛油果AveragePrice的直方图以查看价格分布情况，于是，你参照书上的教程首先绘制了如下的图形。（注意：检查数据中有没有异常值并进行处理。） 然而，这张图看起来相当无聊。最重要的是，它需要正确解释统计背景，请对上图通过添加信息、删除信息以及强调信息等方面进行优化，以呈现出下图的样式 ： 请注意观察两幅图之间的区别，并逐步对图形实现美学优化，使图像更加具有吸引力。主要要以下几点不同： (1)图2的直方图周围有一条线，这条线被称为核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE），密度图是用一条连续的曲线表示变量的分布，可以理解为直方图的"平滑版本"，由该曲线能更好地查看价格分布情况。 (2)图2展示5th、25th等分位数的信息。分位数意义：表示了在这个样本集中从小至大排列之后小于某值的样本子集占总样本集的比例，可以通过pandas库中的quantile()方法得到不同分位数对应的价格。 【补充】在绘制直方图时，通常需要将数据进行分组，然后对每个分组的数据进行统计，最后通过类似条形图的方式来展示出来。然而，如果组数过多，那么就会有很多条形，可能反应不出数据的真实分布趋势；反之，如果组数过少，则可能不能准确地反映数据的分布情况。与之相比，密度图则是通过核密度估计来估计概率密度函数，从而得到一个连续的曲线来描述数据的分布。因此，使用密度的直方图可以更准确地反映数据的分布情况，特别是当数据量较大或者数据分布较为复杂时。 【提示】可以通过plt.style.use("bmh")调整图形的风格。 请完成题目要求并结合Markdown和code写出你的图形优化过程。 对ipynb文件代码和运行结果部分截图上传作为本题答案。」
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📊 优化步骤
1. 核密度估计（KDE）
在直方图周围添加一条线，这条线表示核密度估计，为直方图的平滑版本。
2. 分位数信息
展示5th、25th、50th、75th、95th等分位数的信息。
3. 调整图形风格
使用plt.style.use("bmh")调整图形风格。
4. 异常值处理
检查数据中是否有异常值并进行处理。
💻 代码实现
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
data = pd.read_csv('表牛油果数据集.csv')
# 检查异常值
print(data['AveragePrice'].describe())
# 绘制直方图和核密度估计
plt.style.use("bmh")
sns.histplot(data['AveragePrice'], kde=True, bins=30)
# 显示分位数信息
quantiles = data['AveragePrice'].quantile([0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95])
for q, label in zip(quantiles, ['5th', '25th', '50th', '75th', '95th']):
plt.axvline(q, color='r', linestyle='--', label=f'{label} quantile')
plt.title('牛油果价格分布')
plt.xlabel('平均价格')
plt.ylabel('频数')
plt.legend()
plt.show()
🔍 结果展示
- 直方图: 显示了牛油果价格的分布情况。
- KDE线: 为直方图添加了平滑效果，更直观地展示价格分布。
- 分位数线: 通过不同颜色的虚线标注了不同分位数，便于观察价格分布的关键点。
- 图形风格: 使用了
bmh风格，使图形更加美观。
牛油果价格分布的直方图优化过程涉及数据的预处理、直方图的绘制、核密度估计（KDE）的添加以及分位数信息的展示。以下是优化过程的详细步骤：
😊数据预处理
- 异常值检查：首先，需要检查数据集中是否存在异常值。异常值可能会扭曲直方图的真实分布情况。可以使用箱线图（Boxplot）来识别异常值，或者计算四分位数和IQR（四分位距）来确定异常值的范围。1
- 数据清洗：如果发现异常值，需要进行适当的处理，比如替换或删除。此外，确保数据集中没有缺失值，如果有，可以选择填充或删除。5
😊绘制直方图
- 分组选择：在绘制直方图时，需要确定合适的分组数量。分组过多或过少都可能影响数据的真实分布。可以通过尝试不同的分组数量来观察直方图的变化，以找到最佳分组。4
- 绘制基础直方图：使用Python的Matplotlib库中的
plt.hist()函数来绘制直方图。设置合适的参数，如bins（分组数量）、alpha（透明度）等，以便于观察数据分布。
😊添加核密度估计（KDE）
- KDE绘制：核密度估计是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。在直方图的基础上，使用Seaborn库的
kdeplot函数添加KDE线。KDE线可以平滑直方图的边缘，更直观地展示数据分布。3
😊展示分位数信息
- 计算分位数：使用Pandas库的
quantile()方法计算不同分位数对应的价格。例如，5th、25th、50th、75th和95th分位数。 - 添加分位数标签：在直方图上标注这些分位数，以便观察者可以快速了解数据的分布情况。
😊美学优化
- 风格调整：使用
plt.style.use("bmh")来调整图形的风格，使图形更加美观。 - 添加标题和标签：为直方图添加标题和X、Y轴标签，以便更好地解释图形内容。
- 调整颜色和线条：选择合适的颜色和线条样式，使图形更加吸引人。
😊代码实现
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
data = pd.read_csv('表牛油果数据集.csv')
# 数据预处理
# 检查异常值
plt.boxplot(data['AveragePrice'])
plt.show()
# 计算分位数
quantiles = data['AveragePrice'].quantile([0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95])
# 绘制直方图和KDE
plt.style.use("bmh")
sns.histplot(data['AveragePrice'], kde=True, bins=20, color="skyblue", edgecolor="black")
sns.kdeplot(data['AveragePrice'], color="red", linewidth=2)
# 添加分位数标签
for q, value in quantiles.items():
plt.axvline(value, color='r', linestyle='--', label=f'{q*100}th percentile')
# 添加标题和标签
plt.title('牛油果价格分布')
plt.xlabel('Average Price')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
😊结果展示
- 直方图：展示了牛油果价格的分布情况。
- KDE线：平滑了直方图的边缘，更直观地展示了价格分布。
- 分位数标签：清晰地展示了不同分位数的价格。
通过以上步骤，我们不仅优化了直方图的视觉效果，还增加了信息的丰富度，使得图形更加具有吸引力和解释性。