10. 3D箱线图(3D Box Plot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 准备数据 np.random.seed(123) x = np.random.normal(0, 1, 100) y = np.random.normal(0, 1, 100) z = np.ra...
(boxplot['boxes'], colors): box.set(color=color) # 设置箱体颜色 # 对每个数据集的均值点进行设置 for mean, markerfacecolor in zip(boxplot['means'], markerfacecolors): mean.set(marker='D', markerfacecolor= markerfacecolor, markersize=8, markeredgecolor='black') # 设置均值点属性 plt.show(...
📊 数据可视化 | matplotlib - boxplot(箱体图) (Box Plot)是一种常用的数据可视化方式,用于展示数据的分布情况和异常值检测。箱线图由五个统计量组成:最小值、第一四分位数(Q1)、中位数(Q2)、第三四分位数(Q3)和最大值。 Step1:箱体图的Python示例代码 importmatplotlib.pyplot as plt # 准备多个数据...
plt.boxplot(x=[np.random.normal(size=500),np.random.normal(size=1000)],labels=['sampleA','sampleB']) 输出结果如下 在boxplot方法中,并没有内置的参数来直接修改箱体图的颜色,线条的类型等,此时我们需要借助函数的返回值来实现,下列代码展示了利用返回值来设置箱体图填充色的技巧,代码如下 代码语言:ja...
(6, .4), coordsA=sub2.transData, xyB=(6, .9), coordsB=sub3.transData, color = 'orange')# 添加到右侧fig.add_artist(con4)# 保存图形,留好边距plt.savefig('zoom_effect_2.png', dpi = 300, bbox_inches = 'tight', pad_inches = .1)代码将为你提供一个出色的缩放效果图,如图7所示...
Matplotlib学习---用matplotlib画箱线图(boxplot) 箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字。
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建figure对象并设置大小 fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) # 绘制箱线图 plt.boxplot(data) # 显示图形 plt.show() 在上述代码中,通过设置figsize=(6, 4)来将图形宽度设置为6英寸,高度设置为4英寸。你可以根据实际需求...
在matplotlib中,boxplot方法用于绘制箱体图,基本用法如下 plt.boxplot(x=np.random.normal(size=1000)) 1. 输出结果如下 boxplot方法常用的参数有以下几个 1. notch,控制箱体图的形状 2. sym, 控制离群点的样式 3. vert,控制箱体的方向 4. patch_artist,进行箱体图的颜色填充 ...
boxplot()函数返回一个字典,包含以下键: boxes:箱线图的箱体对象。 medians:中位线对象。 whiskers:上下边界对象。 caps:上下边界的端线对象。 fliers:异常值对象。 means:均值对象(如果showmeans为True)。 4. 绘制基本箱线图 4.1 单个箱线图 首先,我们来看一个简单的例子,绘制一个包含单个数据集的箱线图。
Python-matplotlib统计图之箱线图漫谈,箱线图,又称箱形图(boxplot)或盒式图,不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表,只是数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均