sns.boxplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips,fliersize=1) 1. 2. 3. 人工改变异常值范围 默认异常值为大于Q3+1.5IQR或小于Q1-1.5IQR的值。通过whis参数可以改变IQR的因数大小进而改变异常值范围 例如: 对于以下数据集,Q1=1.25,Q3=3.25,IQR=2 因此异常值的返回为(6.25,+∞)、(-∞,-1.75) ...
sns.boxplot(y='tip',x='day',data=tips) 通过对比上面3幅图,我们很容易发现,boxplot()这个函数x,y两个参数的含义,一个参数是观察的连续变量数据,另一个参数是这个变量的分类属性,比如图3就很好的展示了不同星期中,小费数据的离群情况,其中周六离群点数据最多。同分布散点图和分簇散点图一样,boxplot(...
figure(figsize=(8, 6)) # 设置宽8英寸,高6英寸 # 绘制带有 hue、showmeans 和 meanprops 参数的箱型图 sns.boxplot(x='total_bill', y='day', hue='sex', data=tips, palette='Set1', showmeans=True, meanprops={'marker':'o', 'markerfacecolor':'black', 'markeredgecolor':'red', '...
1,1); plot(y1) y2 = rand(5); ax2 = subplot(2,1,2); plot(y2) legend(ax1,'Line 1','Line 2','Line 3') %--- x = linspace(0,3*pi); y1 = sin(x); p1 = plot(x,y1); hold on y2 = sin(x -
(1)函数主要参数功能及其返回值 常用的参数及功能如下表所示: seaborn.boxplot()函数的返回值为当前绘制图像数matplotlib.Axes据格式的句柄对象。 更为详细的内容可参考seaborn官方手册📚:seaborn.boxplot — seaborn 0.12.2 documentation。 (2)示例 下面通过若干个绘图示例来理解seaborn.boxplot参数的功能: ...
Python 绘制箱线图主要用 matplotlib 库里 pyplot 模块里的 boxplot() 函数。 plt.boxplot() 参数详解 plt.boxplot(x, # 指定要绘制箱线图的数据; notch=None, # 是否是凹口的形式展现箱线图,默认非凹口; sym=None,
boxplot(y=df["sepal_length"]) plt.show() 2 定制多样化的箱线图 自定义箱线图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他的绘图知识。参数信息可以通过官网进行查看,其他的绘图知识则更多来源于实战经验,大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验,以便于日后总结。 seaborn主要利用boxplot箱线图,可以通过...
# 绘制箱线图 plt.boxplot(data) plt.show()这段代码会生成一个包含100个随机数据的箱线图。你可以根据自己的需求调整数据的生成方式和绘制参数。通过箱线图,我们可以更好地理解数据的分布情况,发现潜在的异常值,并做出相应的数据清洗和处理。希望这篇文章能帮助你更好地掌握箱线图的使用技巧!
一、plt.boxplot 函数是什么? 二、使用步骤 1. 引入 Matplotlib 库 2. 准备数据 3. 绘制箱线图 三、plt.boxplot 函数常用参数 四、示例 前言 箱线图(Box Plot)能够帮助我们了解数据分布的情况,包括数据的中位数、四分位数、异常值等信息。Python的Matplotlib库提供了plt.boxplot函数,用于绘制箱线图。