小编tob*_*bip的帖子

我想直观地探索两个变量之间的关系.在如下的密集散点图中,这种关系的功能形式是不可见的:

如何在Python中的散点图中添加lowess smooth？

或者您有任何其他建议来直观地探索非线性关系吗？

我尝试了以下但是它没有正常工作(借鉴Michiel de Hoon的一个例子):

import numpy as np
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
x = np.arange(0,10,0.01)
ytrue = np.exp(-x/5.0) + 2*np.sin(x/3.0)

# add random errors with a normal distribution                      
y = ytrue + np.random.normal(size=len(x))
plt.scatter(x,y,color='cyan')

# calculate a smooth curve through the scatter plot
ys = lowess(x, y)
_ = plt.plot(x,ys,'red',linewidth=1)

# draw the true values for comparison
plt.plot(x,ytrue,'green',linewidth=3)

低沉的平滑(红线)很奇怪.

编辑:

以下矩阵还包括lowess平滑器(取自CV上的此问题):

有人有这样的图表的代码吗？

我想删除两个字符串之间的所有文本,除了以某些字符串开头的行.使用下面的例子,我想摆脱串之间的文本BEGIN,并END认为是不以开头的行BREAK1或BREAK2:

keep keep keep
BEGIN
remove remove remove
remove remove remove
BREAK1 keep keep keep
remove remove remove
BREAK2 keep keep keep
remove remove remove
END
keep keep keep

有人知道我怎么能用正则表达式做到这一点？

我有一个包含两列包含字符串的DataFrame,例如:

COL1 --- COL2
恩斯特---吉姆·
彼得·恩斯特---
比尔---为NaN
NaN的---道格·
吉姆---杰克

现在我想在第一列和第二列中创建一个包含唯一字符串列表的新DataFrame,其中包含2个原始列中每个字符串的出现次数,如:

海峡 --- OCCURENCES
恩斯特- 2
彼得·--- 1个
比尔--- 1
吉姆- 2
杰克--- 1
道格- 1

我该如何以最有效的方式做到这一点？谢谢!

对于具有类似于下一个的低值平滑器的散点图矩阵,Python代码是什么？

我不确定图的原始来源.我在CrossValidated的这篇文章中看到了它.椭圆根据原始帖子定义协方差.我不确定数字是什么意思.