箱线图是一种展示一组数据分散情况资料的统计图,包括一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱线图可以直观地显示出数据分布的形状、数据的分散程度以及异常值。而散点图则可以展示两个变量之间的关系和变化趋势。将这两种图表叠加在一起,可以更全面地了解数据的分布和特性。在Python中,我们可以使...
步骤4:在箱线图上叠加散点图 接下来我们将散点图叠加到箱线图上。这里的逻辑是取各组数据的每个值,并进行绘制: # 在箱线图上叠加散点图foriinrange(len(data)):plt.scatter(np.full(shape=data[i].shape,fill_value=i),data[i],alpha=0.5,color='red')# alpha设置透明度 1. 2. 3. 步骤5:显示...
叠加散点图和箱线图 最后,我们将散点图和箱线图叠加在一起,以便更清晰地理解数据。 plt.figure(figsize=(8,6))# 绘制散点图plt.scatter(df['height'],df['weight'],color='blue',label='Scatter Plot')# 绘制箱线图sns.boxplot(data=df,color='red',width=0.2,fliersize=0)plt.xlabel('Attribute'...
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注意,在这个例子中,我们首先绘制散点图,然后再绘制箱线图。 步骤六:显示图表 最后,我们需要显示图表。 plt.show()# 显示图表 1. 这行代码将显示绘制的箱线图叠加散点图。 至此,我们已经完成了“箱线图叠加散点图”的实现。 结论 本文介绍了如何使用Python语言实现“箱线图叠加散点图”。我们依次完成了导入所...
步骤4:绘制散点图并叠加在箱线图上 为了在箱线图上叠加散点图,我们可以使用scatter函数,并设置alpha参数来调整透明度。 plt.scatter(data.index,data['column_name'],alpha=0.5)plt.title('Scatter Plot Overlaid on Boxplot')plt.xlabel('Data Points')plt.ylabel('Values') ...
showbox:bool类型参数,是否显示箱线图的箱体,默认为True showfliers:是否显示异常值,默认为True boxprops:设置箱体的属性,如边框色,填充色等 labels:为箱线图添加标签,类似于图例的作用 filerprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等 medianprops:设置中位数的属性,如线的类型、粗细等 ...
之所以讲这张图是因为这张图既通过散点图描绘了两组样本点的分布差异,同时在X和Y两个尺度上分别绘制箱线图,既反映了两组在X和Y两个尺度上的显著差异,也更好的阐述了X和Y的相关关系。此外箱线图还加上了连线,显示出了从术后1天,到术后3个月的变化趋势,非常好的呈现方式,值得大家学习!
showcaps:是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认显示; showbox:是否显示箱线图的箱体,默认显示; showfliers:是否显示异常值,默认显示; boxprops:设置箱体的属性,如边框色,填充色等; labels:为箱线图添加标签,类似于图例的作用; flierprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等; ...
1. 在Origin里面输入数据如下。长名称栏全部为Y轴,输入指标,注释栏写入组别。 2. 选中数据,选择多因子箱线图(Raw) 3. 参数设置保持默认就好了,即可出图 4. 原始图如下所示 5. 剩下来的参数设置上述都讲的很详细了,大家一步一步来设置即可。 6. 怎么样,今天的教程你学会了吗?