importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置随机种子np.random.seed(1234)# 生成一个包含10行4列的随机数数据框df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), columns=['Col1','Col2','Col3','Col4'])# 绘制箱线图boxplot = df.boxplot(column=['Col1','Col2','Col3'])# ...
可以是pandas.DataFrame.groupby()的任何有效输入。 by:str 或array-like,可选 DataFrame 中的列到pandas.DataFrame.groupby()。每个by中的列值将完成一个 box-plot 。 ax:matplotlib.axes.Axes 类的对象,可选 boxplot 要使用的 matplotlib 轴。 fontsize:浮点数或 str 刻度标签字体大小(以磅为单位或作为字符串...
导入Pandas库并创建数据框: importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3), columns=['col1','col2','col3']) 输出: 绘制所有列的箱线图: df.boxplot()plt.show() 输出: 可以看出,三列数据的分布情况大致相同,没有异常值。 示例2 继续使用示例1...
Python pandas.DataFrame.boxplot函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环...
data=pd.DataFrame({"Hausdorff":list1,"City-block":list2,"Wasserstein":list3,"KL-divergence":list4})data.boxplot()#这里,pandas自己有处理的过程,很方便哦。 plt.ylabel("ARI")plt.xlabel("Dissimilarity Measures")#我们设置横纵坐标的标题。
在这个例子中,我们创建了三组具有不同均值和标准差的正态分布数据,然后使用boxplot()函数将它们绘制在同一个图表中。这样我们可以直观地比较三组数据的分布情况。 3. 数据准备和格式化 在绘制分组箱线图之前,我们需要正确地准备和格式化数据。通常,数据可以以列表的列表、字典或pandasDataFrame 的形式组织。
DataFrame.plot.box(by=None, **kwargs) 制作DataFrame 列的箱线图。 箱线图是一种通过四分位数以图形方式描绘数值数据组的方法。该框从数据的 Q1 到 Q3 四分位值延伸,在中位数 (Q2) 处有一条线。胡须从框的边延伸以显示数据的范围。晶须的位置默认设置为距离盒子边的 1.5*IQR (IQR = Q3 - Q1)。离...
问Pandas.DataFrame.plot( between =‘box’)和pandas.DataFrame.boxplot()之间的不一致性EN发布者：...
frompandasimportSeries,DataFrame importseabornassns importpalettable fromsklearnimportdatasets plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用于显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 用于显示中文 iris=datasets.load_iris() x, y = iris....
2、seaborn.boxplot箱图外观设置 默认参数绘制箱图 箱图异常值属性设置 异常值关闭显示 异常值marker大小设置 异常值marker形状、填充色、轮廓设置 箱图上下横线属性设置 上下横线关闭 上下横线颜色、线型、线宽等设置 箱图上下须线属性设置 箱图箱子设置