# 使用Python绘制盒须图
盒须图（Box Plot）是一种通过描述数据集的分位数、极值和异常值等信息来展示数据分布的可视化工具。它能有效地帮助我们理解数据集中不同特征的分布情况。本文将介绍如何使用Python的 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来绘制盒须图，并配合相关代码示例。
## 盒须图的基本概念
盒须图的结构主要由以下几个部分构成：
1. **盒子**：显示
? 作者主页：?仙女不下凡?? 前言介绍：以下?内容是我个人对于该技术的总结，如有不足与错误敬请指正！?Echart官网地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line✨箱体图含义：1.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。 2.箱子的上下限，分别是数据的上四位数和下四分位数，这意味着箱子
转载
2023-10-29 14:15:27
150阅读
Python matplotlib 画图入门 10 画盒图 boxplot
转载
2023-07-10 17:40:27
191阅读
tableau读取数据方式以及排序列的添加 目录读取数据的方式 读取数据的方式数据读取分为两去种： 一种是数据源读取 例如，不同地区同种表头的数据，需要合并，那就需要用到数据源读取的方式来合并特点：行增多 一种是同种数据源不同表读取 例如，一个互联网的用户激活量和留存率表,一个渠道每日消耗表，一个渠道维度表，这种类型就需要用到数据连接方式来合并特点：行一般不会增多，但是列一定增多。甘特图：展示和分
转载
2024-02-29 22:19:16
139阅读
# 如何用Python绘制盒须图
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何使用Python来绘制盒须图。盒须图是一种展示数据分布情况的有效方式，可以帮助我们快速了解数据的中位数、四分位数、异常值等信息。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个绘制盒须图的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
原创
2024-05-20 06:49:21
65阅读
Matplotlib 库使用入门5——饼图pie() 函数绘制饼图示例 在前面关于 matploblib 的文章中，笔者分别介绍了：
matplotlib 库的安装与配置，常用套路和绘图组件。画布和绘图域的创建、图素的设置、用 plot 函数绘制线图并设置图例、网格绘制多种柱状图绘制直方图本篇介绍 matplotlib 绘制饼图的方法。饼图（Pie）用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个
转载
2023-10-16 10:05:44
205阅读
了年终很多人要开始做年终总结了，那么有没有什么工具可以简洁明了的表达，最好是能一目了然。其实很简单，刚好最近我有用到迪赛智慧数可视化互动平台，这不，今天又发现一个好玩的组件——盒须图，在这里推荐给大家。什么是盒须图？盒须图又称为箱型图、盒式图。是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征比较。盒须图常见于品质管理，快速识别异常值，在各种领
转载
2024-10-28 20:20:36
42阅读
# 关系图数据可视化
数据可视化是一种有效的方式，可以帮助我们更好地理解和分析数据。通过将数据以图形或图表的形式呈现，我们可以更直观地看到数据之间的关系、趋势和模式。在这篇文章中，我们将深入探讨关系图的概念和应用，同时提供一些代码示例，帮助大家实现自己的数据可视化项目。
## 什么是关系图？
关系图是一种用于展示数据之间关系的可视化工具。它可以显示多个数据点之间的连接、互动和依赖关系。关系图
1. 什么是图？有什么作用？ 图是用来描述实体间关系的一种结构。实体是人、事、物。比如：地铁线路图；人物关系图；社交关系网；通讯网络；评分网络。 作用：根据相关规则和算法，可以计算出节点的重要程度。进行社团检测。 图的属性：一般图、加权图；有向图、完全图；连通图、非连通图。 节点度数：出度、入度。
原创
2021-06-28 09:13:44
825阅读
# 数据可视化与饼图：让数据说话
在当今数据驱动的时代，数据可视化成为了一个重要的工具，可以帮助我们更直观地理解和分析数据。饼图作为一种经典的可视化形式，常常被用于表示部分与整体之间的关系。在这篇文章中，我们将探讨饼图的基本概念，及其在数据可视化中的重要性，同时提供一段简单的代码示例，帮助你实现自己的饼图。
## 什么是饼图？
饼图是一种用于显示各类数据在整体中所占比例的圆形图表。在饼图中，
通过ArcGIS可以制作水环境专题图，以可视化的方式表达，揭示不同区域的水环境状况，反映水体环境质量在空间上的变化趋势，对水环境的科学管理具有非常重要的意义，下面就来介绍河流水质动态分段精细化制图的方法和流程。 河流水质的动态分段主要应用桌面的线性参考工具，处理的是线状河流数据，核心是通过自动化的GP工具动态计算通过线状河流构建的路径事件表中存储事件的地图位置的属性值，通过“创建路径事件
转载
2023-11-27 10:54:35
396阅读
文章目录1.基础柱状图2.基础时间线柱状图3.动态柱状图 1.基础柱状图from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar() # 构建柱状图对象
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
bar.render() 反转xy轴 bar.reversal_axis()from p
转载
2023-09-14 15:41:02
154阅读
可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。小编在网站上收录了 几十种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具，非常值得一看。点阵图图片点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行
转载
2024-03-28 21:03:35
81阅读
有的时候制作一个科幻风格的项目的时候，加入一个语音输入可视化的界面。或许能够更高大上一些，所以在空余时间研究了一下音频的可视化。其实原因还是非常简单的。一起来看一下效果图： 1、搭建场景。这里面不需要有太多的步骤 新建一个AudioCube空物体，这下面存放上图中的所有的小长方体，我们可以将小长方体的参数设置如下（建好一个之后可以将其作为预置体方便以后使用，这里一共需要32个）： 2、将上面建好的
转载
2024-03-28 09:47:45
127阅读
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib
转载
2024-06-12 19:57:04
77阅读
给自己立了很多flag，由于时间原因很多系列都还在写，算是循序渐进的总结。在程序化生成系列里，将会有如下记述：【1】程序化生成河流主要内容有@1 shader的自动调整（如河流的深浅，河水的波涛程度） @2 河流形状的调整，我们只需要编辑一条样条线，河流根
1. 可视化单张图片from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch
if __name__ == '__main__':
summary_writer = SummaryWriter(log_dir='log_image', comment='test tensorboard image', filename
转载
2024-04-11 10:17:02
276阅读
一、柱形图变成小图标
1、Ctrl+C 复制小图标---选中柱形图---Ctrl + V粘贴
2、如果图形会变形，则选中柱形图---右键---填充--叠层
案例
二、动态图表
案例一、勾选任意想要的系列显示信息
1、文件--选项--开发工具--勾选框控件
转载
2024-10-17 09:26:03
178阅读
关联、依赖、聚合、组合、泛化、实现 1、关联
是指两个类之间存在某种特定的对应关系，例如客户和订单，一个订单只能属于某个客户，一个客户可能会有多张订单。根据方向，分为单向和双向。根据对应的数量分为一对一、一对多、多对多等。对应的UML图如下所示：
关联关系用实线+箭头表示。
Customer和Ord
转载
2023-10-26 21:15:56
119阅读
本文目录Python可视化43|plotnine≈Python版ggplot2Python可视化|Matplotlib40-LaTeX in Matplotlib和pythonPython可视化|Matplotlib39-Matplotlib 1.4W+字教程(珍藏版)Python可视化|Matplotlib38-Matplotlib官方Cheat sheet(上篇)Python可视化|pygal
转载
2024-08-27 11:29:00
37阅读
