python核函数估计 python核心算法( 四 )

纽约州在高温及低温区均存在一个高密度的分布区，且在不同温区降雨量分布都较为均匀。
将美国全境的降雨量与空气温度通过 plt.hist2d 接口可视化。
从运行结果可知：
美国全境最高密度的日均高温温度区域和降雨量区间分别为， 78 F （约等于 25 C）和 2.2 mm 左右，属于相对舒适的生活气候区间。
美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计
在上面实验基础上，在 x，y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。
美国全境降雨量与空气温度的关系-散点分布和直方分布
sns.jointplot 接口通过栅格的形式，将单变量分布用子图的形式进行分别绘制，同时通过散点图进行双变量关系的展示，也是一种较好的展现数据分布的方式。
上面两个实验研究了双变量分布的可视化，以下研究 3 变量聚合结果的可视化。
通过 sns.heatmap 接口可实现对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的颜色块，以可视化其值的大小，并通过颜色条工具量化其值大小。
上面的两个实验可视化了各州随年份日均最高温度的中位数变化趋势，从图中并未看出有较为显著地变化。
以下通过 t 检验的方式查看统计量是否有显著性差异。stats.ttest_ind 接口可以输出 1980 年与 2010 年主要气候指数的显著性检验统计量及 p 值。
从运行结果可以看出：
检验结果拒绝了降雨量相等的原假设，即 1980 年与 2010 年两年间，美国降雨量是不同的，同时没有拒绝日均日照、日均最大气温两个变量相等的原假设，说明气温未发生显著性变化。
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