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制作分布图类似密度图，在python中利用pandas来提取分布数据是比较方便的。主要用到pandas的cut和groupby等函数。
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主要参数为x和bins。
x为数据源，数组格式的都支持，list，numpy.narray, pandas.Series。
bins可以为int，也可以为序列。
我们定义bins为一个序列，默认为左开右闭的区间：
对言值列按cats做groupby，然后调用get_stats统计函数，再用unstack函数将层次化的行索引“展开”为列。
G2在之前的文章中有介绍，文章 《python结合G2绘制精美图形》 。
一句话绘制出来，但具体的区间段难以区分出来。
bokeh是python的一个优秀的绘图工具包，与pandas结合的比较好。 bokeh文档
作者原文链接： python制作分布图
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
对于我们得到的一组数据，我们日常生活中遇到最多的，应用范围最广的就是正态分布。如果要确定数据是否为正态分布，就要进行正态性检验。检验数据分布常用的检验方法有χ²检验，偏度-峰度检验以及夏皮罗-威尔克法较为有效。
随机变量X的偏度和峰度是指的是X的标准化变量[X-E(X)]/D(X)½的三阶矩和四阶矩。
（PS：关于数据的描述：随机变量的0阶矩为总概率1，1阶矩为数据的期望，2阶矩为表示方差，3阶矩表示偏度，4阶矩表示峰度）
设X1，X2，.....,Xn是来自总体X的样本，则v1,v2的矩估计量分别是，若总体X为正态变量，则可证明当n充分大时，近似的有
相关正态性检验方法有K-S检验，明日再补充
相关软件包在python scipy.stats.kstest中
KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布，也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。KS检验是基于累积分布函数的，如果要进行分布检验，以正态分布为例，首先会画出典型正态分布的累积分布图。然后绘制出数据的累积分布图，通过比较二者最大差值是否大于边界值来判断边界值和D的关系， 如果D小于边界值，则可以认为样本的分布符合已知分布，否则不可以。
除KS检验方法外，还有AD检验和W检验可以用来检测数据的分布特性：
如何判断数据是否符合正态分布？
常见正态性检验方法总结
NumPy 能生成一定概率分布的随机数，但如果需要更具体的概率密度，分布函数等，就用用到 scipy.stats 模块了。 Python 做简单的统计分析也可以使用 scipy.stats 模块，第4章再详细介绍。
scipy.stats 模块包含了多种概率分布的随机变量，随机变量分为连续型和离散型两种。所有的连续型随机变量都是 rv_continuous 的派生类的对象，而所有的离散型随机变量都是 rv_discrete 的派生类的对象。
可以使用下面的语句获得 scipy.stats 模块中所有的连续型随机变量：
总共有90多个连续型随机变量。
在 scipy.stats 模块中所有描述离散分布的随机变量都从 rv_discrete 类继承，也可以直接用 rv_discrete 类自定义离散概率分布。
可以使用下面的语句获得 scipy.stats 模块中所有的离散型随机变量：
总共有 14 个离散型随机变量。
离散型分布的方法大多数与连续型分布很类似，但是 pdf 被更换为分布律函数 pmf 。
常用离散型随机变量的分布律函数如表2.15所列。
1.直方图
由于正态分布具有非常典型的中间高，两边低的图形特征，如果样本数据并不服从正态分布，我们可以通过直方图很快地分辨出来。更进一步地，Python可以辅助生成基于样本数据估计的正态曲线，这样就容易辅助我们进行判断。
图形观察虽然直观，但是部分研究者认为单纯观察图形过于主观，因此我们也可以选择使用统计检验的方法去研究数据是否服从正态分布。
操作步骤：
导入相关的包及数据
2 P-P图及Q-Q图
直方图是最长用于观察数据分布的常用图形选项，尤其是带正态曲线的直方图，可以非常直观地看到实际数据分布和正态曲线的对比，而P-P图及Q-Q图则是另一种选择，它可以直观给出实际数据分布和理论的差距。
值得注意的是，虽然P-P图及Q-Q图常用用于判断数据样本是否服从正态分布，但实际上它们也能判断数据样本是否服从其他的分布
P-P图:反映的是数据的实际累积概率与假定所服从分布的理论累积概率的符合程度。在此处，我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话，那么实际的累积概率与理论的累积概率应该是相对一致的，放映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布。
Q-Q图的原理与P-P图几乎一致。P-P图考察的是实际分布与理论分布的累积概率分布差异，而Q-Q图考察的是实际百分位数与理论百分位数的差异。同理在此处，我们所假定的分布就是正态分布，如果数据样本是服从正态分布的话，那么实际的分布应该是相对一致的，反映在图形中就是数据点应该沿着图形的对角线分布。
在Python中，statsmodels包中目前主要提供的是Q-Q图的绘制
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test），一般又称K-S检验，是一种基于累计分布函数的非参数检验，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。
K-S检验的原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，KS检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值,检验结果P0.05才是我们的目标。
实际上，GraphPad不推荐使用单纯的Kolmogorov-Smirnov test方法
夏皮洛-威尔克检验（Shapiro—Wilk test），一般又称W检验。W检验是一种类似于利用秩进行相关性检验的方法。同样需要注意的是，W检验与K-S检验一样，原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”，因此一般来说，W检验最终返回两个结果，分别是检验统计量及P值。,检验结果P0.05才是我们的目标。
当数据集中的数据无重复值时，该方法的检验效果比较好，但是当数据集中有些数据不是独一无二的，即有些数据的数值是相同的，那么该方法的检验效果就不是很好
GraphPad官方推荐使用该方法。
首先计算 偏度和峰度以便在不对称和形状方面量化分布离高斯分布的距离。然后，其计算这些值中的每一个与高斯分布的预期值之间的差异，并基于这些差异的总和，计算各P值。这是一种通用和强大的正态性检验，推荐使用。请注意，D'Agostino开发了几种正态性检验。Prism使用的其中一个是“综合K2”检验。
安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm', 'expon', 'gumbel', 'extreme1' or 'logistic'.
原假设 H0：样本服从特定分布； 备择假设 H1：样本不服从特定分布
实际上，从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究，首选方法是图形观察，即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验。
实际上，从已有的文献表明，对于数据分布的正态性研究，首选方法是图形观察，即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察，如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验。如果图形分布结果不好判断，则再进行正态性检验。
其次，对于检验方法来说，对于K-S检验及W检验结果来说，有文献采用蒙特卡罗模拟方法进行多次验证，结果表明W检验结果相比于大部分方法都有较大的检验功效，而K-S方法的检验结果相对不佳。并且部分学者认为，K-S检验的实用性远不如图形工具，因为在样本量少时，该检验不太敏感，但是在样本量大时，该检验却过于敏感。因此正常情况下，我们更常采用W检验的结果。
值得注意的是，虽然说K-S检验结果相对不佳，但是不同检验方法对于样本量的敏感度是不一样的。在样本量较小的情况下（小于50个样本的情况下），请优先选择W检验；在样本量50-5000的情况下，可以酌情使用W检验及K—S检验；在样本量大于5000的情况下，请使用K-S检验结果，尤其是在SPSS中，当样本量大于5000的情况下，将只显示K-S检验结果，而不显示W检验结果。