离散型变量的可视化

需要导入matplotlib模块中子模块pyplot中的pie函数

饼图不擅长对比差异不大的离散型变量时选用条形图

分为垂直条形图、水平条形图、堆叠条形图、水平交错条形图

离散型变量在各水平上的差异就是比较柱形的高低，越高值越大

需要导入matplotlib模块中子模块pyplot中的bar函数

上述条形图按升序处理

水平条形图的y轴刻度值是从下往上，升序即从小到大

不管是垂直条形图还是水平条形图，只反映单个离散变量的统计图形，当需要传递两个离散变量时，用堆叠条形图，横坐标代表一个维度的离散变量，堆叠起来的”块“代表另一个维度的离散变量，可以方便比较累积和。

分别针对三种产业的产值绘制3次条形图，第二产业的条形图是在第一产业的基础上做了叠加，第三产业的条形图又是叠加在第一和第二产业之上

取出三个产业的值后，要重新设置行索引，是因为各季度下每一种产业值前的行索引都不相同，会导致无法进行Industry1+Industry2的和计算

可以将堆叠条形图的”块“水平排开，可以轻易区分”块“之间的差异

如上水平交错条形图，实质是使用两次bar函数，第二次bar函数使得条形图往右偏移0.4个单位，第三次bar函数使得条形图再往右偏移0.4个单位。

每一个bar函数，必须控制条形图的宽度，width=bar_width，否则会导致条形图的重叠。

使用xticks函数使刻度标签的位置向右移0.4个单位

什么是变量 举例说明离散变量和连续变量

变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）

离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数搐法取得.

反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

什么是离散型变量？

对于随机变量可能取的值,我们可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散行随机变量

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别

离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.

反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量，

比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，

x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

什么是离散变量和连续变量

顾名思义就变量就是会变化的量啊。可能是随时间或者空间或者其他因素而改变。离散变量就是说变量是离散的，一个一个的，比如某教室中人的个数，只能是整数啊，可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样，所以是变量啊。连续的变量，比如温度。

什么是离散型随即变量

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的（countable),可列包括有限 个(finite）或者无限可列（infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete).

例子：

1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取值是｛1,2.6}

2.某一个时间段内,话务中心接到的电话数量

如何区别离散变量和连续变量？

先说一个熟悉的内容，数列与函数。 当然数列也是函数，但它的取值是自然数，取值是离散的， 而一般的函数取值是某一个区间，在这区间内取值往往是可以连续的。 离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围（或说成取值的形式）确定， 变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量， 比如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上， k是随机变量， k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数√20， 因而k是离散型随机变量。 如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量， 比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量， x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别？

离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.

反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量，

比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，

x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

数学 什么叫离散型

你说的是离散型随机变量吧？相对应的就有连续性随机变量。

离散型随机变量的变量取值只能取离散型的自然数。

比如说一共有10个球，5个白球5个黑球。一次抽5个球，其中有X个球是白球的概率。X的取值是0，1，2，3，4，5，而不可能是1.11，2.43（总不能有2.43个白球的说法吧？）

连续性随机变量的变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的。

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