У меня есть набор данных, для которого я создаю информационные панели в Power BI. Поскольку я хочу иметь несколько графиков для скрипки, я использую Seaborn, но поскольку сервер Power BI не может получить скрипты Python, я вернулся к PyCharm, чтобы создать там графики и скопировать изображение на приборную панель.
В итоге, два метода генерируют одно и то же среднее значение, дисперсию и стандартные отклонения (в пределах допустимого диапазона погрешности), но два графика имеют совершенно разные кривые распределения. У кого-нибудь есть идеи, почему это происходит? Я довольно тщательно просмотрел данные, чтобы убедиться, что базовые данные одинаковы, а расчеты одинаковы, и, похоже, они совпадают, поэтому я в растерянности.
График PyCharm:
График Power BI:
