Share qq plot python

[lazyladybug450]

## Cốt truyện trong Python

Biểu đồ QQ là một phương pháp đồ họa để so sánh hai phân phối xác suất.Nó được sử dụng để đánh giá xem hai bộ dữ liệu có đến từ cùng một phân phối hay không.Biểu đồ QQ là một biểu đồ phân tán của các lượng tử của một phân phối so với các lượng tử của phân phối khác.Nếu hai bản phân phối giống nhau, các điểm trong biểu đồ QQ sẽ rơi dọc theo một đường thẳng.

Để tạo biểu đồ QQ trong Python, bạn có thể sử dụng thư viện `StatSmodels`.Mã sau đây cho thấy cách tạo biểu đồ QQ gồm hai bản phân phối bình thường:

`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
từ StatSmodels.graphics.gofplots Nhập QQPlot

# Tạo hai bản phân phối bình thường
data1 = np.random.ntoral (loc = 0, scale = 1, size = 100)
data2 = np.random.ntoral (loc = 0, scale = 1, size = 100)

# Tạo lô QQ
Hình, AX = plt.subplots ()
qqplot (data1, data2, ax = ax)

# Thêm một tiêu đề và nhãn
ax.set_title ('bản đồ QQ'))
ax.set_xlabel ('giá trị dự kiến')
ax.set_ylabel ('Giá trị quan sát')

plt.show ()
`` `

Biểu đồ QQ cho thấy hai bản phân phối rất giống nhau.Các điểm trong biểu đồ QQ rơi xuống gần một đường thẳng, điều này chỉ ra rằng hai phân phối có cùng hình dạng.

Dưới đây là 5 hashtag mà bạn có thể sử dụng cho bài viết này:

* #khoa học dữ liệu
* #số liệu thống kê
* #Probability
* #Python
* #Machinelearning
=======================================
## QQ Plot in Python

A QQ plot is a graphical method for comparing two probability distributions. It is used to assess whether two data sets come from the same distribution. The QQ plot is a scatter plot of the quantiles of one distribution against the quantiles of the other distribution. If the two distributions are the same, the points in the QQ plot will fall along a straight line.

To create a QQ plot in Python, you can use the `statsmodels` library. The following code shows how to create a QQ plot of two normal distributions:

```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.gofplots import qqplot

# Create two normal distributions
data1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
data2 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# Create a QQ plot
fig, ax = plt.subplots()
qqplot(data1, data2, ax=ax)

# Add a title and labels
ax.set_title('QQ Plot')
ax.set_xlabel('Expected Values')
ax.set_ylabel('Observed Values')

plt.show()
```

The QQ plot shows that the two distributions are very similar. The points in the QQ plot fall close to a straight line, which indicates that the two distributions have the same shape.

Here are 5 hashtags that you can use for this article:

* #datascience
* #statistics
* #Probability
* #Python
* #Machinelearning