原文: Python数据处理从零开始---第四章(可视化)(17)一文解决箱型图box plot(1)输入数据 所使用的是经典的iris数据, 包括有sepal_length, sepal_width, petal_length,petal_width和 species五个变量,…
下面是在boxplot中添加新的标记的步骤: 导入所需的库:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 创建数据集:data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)] 绘制boxplot图:fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) 添加新的标记:# 添加单个标记 ax.plot(1...
text(pos[tick], medians[tick] + 0.03, nobs[tick], horizontalalignment='center', size='x-small', color='w', weight='semibold') ax_sub.set_title('添加观测数量') plt.show()7 总结 以上通过seaborn的boxplot可以快速绘制箱线图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的箱线图来适应...
import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(0, 1001) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, s=10) # 设置...
box(data, points="all") fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns sns.set_style( 'darkgrid' ) fig = sns.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...
1. plt.boxplot()参数详解 1.1、x:指定要绘制箱线图的数据 1.1.1、代码如下(示例): 1.1.2、输出结果如下: 1.2、notch:是否以凹口的形式展现箱线图 1.2.1、代码如下(示例): 1.2.2、输出结果如下: 1.3、sym:指定异常点的形状 1.3.1、代码如下(示例): 1.3.2、输出结果如下: 1.4、vert:是否需要将箱线...
p = data.boxplot(return_type='dict') # 画箱线图,直接使用DataFrame的方法 x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签 y = p['fliers'][0].get_ydata() y.sort() # 从小到大排序,该方法直接改变原对象 '''
plt.figure()#建立图像p = data.boxplot(return_type='dict') x= p['fliers'][0].get_xdata()#fliers即为异常值的标签y = p['fliers'][0].get_ydata() y.sort()#用annotate添加注释foriinrange(len(x)):ifi>0: plt.annotate(y[i],xy= (x[i],y[i]),xytext = (x[i]+0.05 - 0.8/...
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...
一旦被创建,简单地结合起来,与将gridplot()在column布局: # Add a title for the entire visualization using Divhtml = """ Philadelphia 76ers Game Log 2017-18 Regular SeasonWins in green, losses in red"""sup_title = Div(text=html)# Visualizeshow(column(sup_title, grid))将所有部分放在一起...