}# 创建箱线图plt.boxplot(data.values(), labels=data.keys())# 添加标题和轴标签plt.title('Boxplot by Category') plt.ylabel('Values')# 显示图形plt.show() 在这个例子中,data是一个字典,键是类别名称,值是相应类别的数据列表。plt.boxplot()函数的第一个参数是数据的列表,第二个参数labels用于指定...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.style as pslplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号psl.use('ggplot')plt.title('利润箱线图')df_XB=df[df['区域']=='西北']#箱线图plt.boxplot(x=df_XB[...
12)) # 3.联合分析：购买频率与历史购买总数的箱线图 ax =sns.boxplot(data=data, x='Frequency...
astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5) # Add a graph in each part sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v") sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h") # Decorations --- # Remove x axis name for the ...
# Create as many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))] # Draw Plot for Each Category p...
# 绘制箱线图plt.boxplot(df['sales'])plt.xlabel('Sales')plt.title('Boxplot of Sales')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 自定义可视化 除了常见的可视化技巧之外,Pandas 和 Matplotlib 还提供了丰富的功能,使我们能够进行更加个性化和复杂的数据可视化。
以下是一些常用的 pyplot 函数: plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用...
边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。 导入所需要的库 importnumpy as np#导入numpy库importpandas as pd#导入pandas库importmatplotlib as mpl#导入matplotlib库importmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as...
categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))] # Draw Plot for Each Category plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k') ...
[20, 25, 30, 35, 40, 45] } df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby对数据进行分组 grouped = df.groupby('Category')['Sales'] # 创建并排箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) grouped.boxplot() plt.title('Sales Distribution by Category') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Sales') ...