代码diff块(新旧版本对比) -ax.boxplot(data)+ax.boxplot(data, showfliers=False) 1. 2. 兼容性处理 为了确保代码在不同环境下的兼容性,用户需对依赖库进行适配。 类图(依赖关系变化) MatplotlibBoxplotSeabornnumpypandas 状态图(运行时行为差异) load librariesload datacreate boxplotinvalid data formatdisplay...
1. #创建表格 self.grid = gridlib.Grid(panel,wx.ID_ANY,pos=(10,10),size=(600,200)) self.grid.CreateGrid(4, 6) self.grid.SetColLabelValue(0, "ID") self.grid.SetColLabelValue(1, "Name") self.grid.SetColLabelValue(2, "Sex") self.grid.SetColLabelValue(3, "YW") self.grid.S...
boxplot(y=data) 箱线图有助于理解数据的整体分布,即使是大型数据集也是如此。 小提琴图 一般来说,小提琴图是一种绘制连续型数据的方法,可以认为是箱形图与核密度图的结合体。当然了,在小提琴图中,我们可以获取与箱形图中相同的信息。 中位数(小提琴图上的一个白点) 四分位数范围(小提琴中心的黑色条)...
fig=plt.figure()#Plotsinmatplotlib reside within a figure object,use plt.figure to createnewfigure#Create one or more subplots using add_subplot,because you can't create blank figure ax=fig.add_subplot(1,1,1)#Variable ax.hist(df['Age'],bins=7)# Here you can playwithnumberofbins Labels...
sns.boxplot(x=df["species"], y=df["sepal_length"]) plt.show() 使用Seaborn的boxplot()进行绘制,结果如下。 图片 05.山脊线图 山脊线图,总结几组数据的分布情况。 每个组都表示为一个密度图,每个密度图相互重叠以更有效地利用空间。 import plotly.graph_objects as go ...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
Create boxplot.py Mar 2, 2018 1 # 2 def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""): 3 _, ax = plt.subplots() 4 5 # Draw boxplots, specifying desired style 6 ax.boxplot(y_data 7 # patch_artist ...
2.8 函数boxplot 用于绘制箱线图 箱线图是一个能够通过5个数字来描述数据的分布的标准方式,这5个数字包括:最小值,第一分位,中位数,第三分位数,最大值,箱线图能够明确的展示离群点的信息。箱子的中间一条线,是数据的中位数,代表了样本数据的平均水平。箱...
使用Seaborn的boxplot()进行绘制,结果如下。05.山脊线图 山脊线图,总结几组数据的分布情况。 每个组都表示为一个密度图,每个密度图相互重叠以更有效地利用空间。 import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pd# 读取数据temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')# 数...
在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后,接下来需要做的事情是基于待展示的数据,为指定的obj配置相关参数,这在plotly中称为构造traces(create traces),下面举两个简单的例子来帮助理解这个部分: 首先,我们来绘制一个较为基本的散点图: 代码语言:javascript ...