因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。图解如下: 接下来我们介绍Seaborn中的箱型图的具体实现方法,这是...。IQR指的是上下四分位的差值。 width:float,控制箱型图的宽度 violinplot violinplot与boxplot扮演类似的角色,它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次...
seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs) 参数解读 表1 代码语言:txt AI代码解释 x,y,hue...
# 方式1:指定x为某个Series型数据 ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"]) # 方式2:传入x和data参数 ax = sns.boxplot(x="total_bill", data=tips) 垂直箱型图 In [6]: ax = sns.boxplot(y=tips["total_bill"]) # 方式2:传入y和data参数 # ax = sns.boxplot(y="total_bill", data=...
是一个增强版的箱线图,即box+enhenced+plot,在标准箱线图的基础上增加了更多的分位数信息,绘图效果更为美观,信息量更大。 lvplot lvplot=letter value+plot,是boxenplot的前身,绘图效果与后者一致。现已被boxenplot所替代,不再提倡使用。 violinplot 小提琴图,相当于boxplot+kdeplot,即在标准箱线图的基础上增...
sns.boxplot(x='tip',data=tips) sns.boxplot(y='tip',data=tips) 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...
.boxplot(x=tips["total_bill"]) day为x轴,total_bill为y轴绘制箱型图 .boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) day为x轴,total_bill为y轴,按照smoke区分类别,调色方案为Set3,绘制箱型图 .boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set3") day...
boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], linewidth=5); # 添加缺口 Add notch # notch设置为true即可 sns.boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], notch=True); # 控制箱的尺寸 Control box sizes # Change width sns.boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"...
sns.lineplot(x='petal_length',y='petal_width',data=data) 5、小提琴图 小提琴图可以表示数据的密度,数据的密度越大的区域越胖。“小提琴”形状表示数据的核密度估计,每个点的形状宽度表示该点的数据密度。 sns.violinplot(x='species',y='petal_length',data=data...
2. 自定义外观 Custom boxplot appearance 自定义线宽 Custom line width 添加缺口 Add notch 控制箱的尺寸 Control box sizes # 自定义线宽 Custom line width # Change line width # 根据linewidth改变线条宽度 sns.boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], linewidth=5); ...
seaborn系列 (10) | 盒形图boxplot(), 目录盒形图函数原型参数解读案例教程案例地址 盒形图盒形图又称箱图,主要用来显示与类别相关的数据分布。函数原型seaborn.boxplot(x=None,y=None,hue=None,data=None,order=None,hue_order=None,orient=None,c