一、线图图绘制参数详解plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxp
转载 2023-06-01 15:54:30
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线图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的比较。形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。在图中,最上方和最下方的线段分别表示数据的最大值和最小值,其中图的上方和下方的线段分别表示第三四分位数和第一四分位数,图中间的粗线段表示数据的中位数。线图的绘制方法:先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;
# Python两个线图 ## 介绍 线图(Box Plot),也称为盒须图,是一种用于展示数据分布情况的统计图表。它通过展示数据的中位数、上下四分位数以及异常值,帮助我们更好地了解数据的分布和离散度。 Python是一种功能强大的编程语言,拥有丰富的数据处理和可视化库。在本文中,我们将使用Python中的Matplotlib库来绘制两个线图,并通过代码示例演示。 ## 准备工作 在开
原创 2023-07-27 07:16:44
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# 如何在Python中绘制两个线图 **引言** 在数据分析中,线图是一种非常有用的可视化工具,可以帮助我们理解数据的分布情况。本文将教会你如何在Python中绘制两个线图。在此过程中,我们将逐步展示整个流程,并提供代码示例及解释。 ## 流程概览 以下表格展示了绘制两个线图的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |----
原创 2024-10-19 04:24:42
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关于两个变量线图的实现,本博文记录了创建和分析两个变量的线图过程,运用Python编程语言。这种可视化方式对于数据分析、统计学及机器学习中的特征分布理解至关重要。 ## 协议背景 随着数据科学的迅速发展,数据可视化技术变得愈发重要。线图作为一种优秀的描述性统计工具,能够直观地展示数据集的分布、偏态及异常值。在统计分析领域,1877年时,法国外科医生居斯特首次提出了这种图表,这在【OSI模型
原创 6月前
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引言在我们学习编程之初,就学习过变量的赋值操作,同时也学习了将一变量的值赋值给另外一变量。对于交换两个变量的值,很多童鞋都有解决方案。然鹅,对于面试官提出的不借助第三变量来交换两个变量的值,你能想到几种解决方案呢?如果你只知道一种方案,请你认真看下去…如果你知道种方案,那么你可以来了解更多方案了…一、最简单的实现-最初的记忆让我们由浅入深,来了解交换变量值的最简单、最初的解决方案:借助于第三
概念线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字。四分位间距(Interquartilerange(IQR))=上分位数(upper quartile)-下分位数(lower quartile)线图分为
# 项目方案:绘制两个线图子图 ## 1. 项目背景和目标 在数据分析和统计中,线图是一种常用的可视化方法,用于展示数据的分布情况和异常值。线图可以直观地显示数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值,并通过线长度和异常值的显示来帮助分析师识别数据的分布特征。 本项目的目标是使用Python编程语言绘制两个线图子图,以展示不同数据集之间的比较效果。我们将采用matplotlib库来
原创 2023-10-01 06:31:02
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形图(英文:Box plot),又称为盒须图、盒式图、盒状图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,快速识别异常值。形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。五大因“数”我们一组序列数为例:12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36
绘制线图 - 基于Pythonmatplotlib库 文章目录1. 关于线图 及 plt.boxplot()方法2. 绘制一幅简单的线图3. 绘制一幅更精致的图像4. 异常值的标准5. 异常值的输出       ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ   
线图boxplot——展示数据的分布图表作用:1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点2.对多组数据的分布特征进行比较3.如果只有一定量变量,很少用线图去看数据的分布,而是用直方图去观察。一般都要跟其余的定性变量做分组线图,可以起对比作用。(key)适合数据类型:针对连续型变量用法:只有一变量、一组的数据(1变量,0定性变量),比如:学生的成绩情况只有一变量、多
转载 2023-10-18 07:20:02
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**Python两个线图** 折线图是一种用直线将数据点连接起来的图表,用于展示随着变量的不同取值而变化的趋势。在数据可视化中,折线图常用于展示时间序列数据或不同类别之间的比较。Python作为一种强大的编程语言,提供了多种库和工具来创建各种类型的图表,包括折线图。 在本文中,我们将使用Python的matplotlib库来展示一基本的折线图,并进一步展示如何同时展示两个线图。 ##
原创 2024-01-25 08:29:21
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一、boxplot函数的参数解读plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None,
转载 2023-08-04 12:51:13
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本来打算自己写的,但是发现网上的资料都挺全面的,所以这里直接找了一篇借鉴了。不过补充几点:1:线图的优点:受异常值的影响不大,所以在做数据分析时会经常用到2:可以直接使用pandas自带的工具来画,df.boxplot()一、线图概念形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。     &
01你好,我是林骥。线图,形状有点像箱子连着条须线,主要用于反映数据的分布特征,可以看出数据的对称性和分散度等信息,适合用于对比分析多组数据的分布情况。比如说,调查用户对某产品不同功能的满意度,得到的数据如下表: 我们可以用线图来进行对比分析,效果图如下: 在上面的图中,箱体的颜色,代表用户满意度的高低,橙色代表满意度较低,灰色代表满意度一般,蓝色代表满意度较高。箱体中的橙色线条,代
线图是一种用于展示数据分布的可视化工具,能够展示数据集的中位数、四分位数和异常值等信息。在 Python 中,我们可以使用多个库来创建线图,其中最常用的是 Matplotlib 和 Seaborn。本篇博文将详细记录在 Python 中解决“线图”的过程,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。 ## 环境准备 在开始之前,我们的环境中需要确保安装了 Pytho
原创 5月前
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Python 绘制线图主要用 matplotlib 库里 pyplot 模块里的 boxplot() 函数。plt.boxplot() 参数详解 plt.boxplot(x, # 指定要绘制线图的数据; notch=None, # 是否是凹口的形式展现线图,默认非凹口; sym=None, # 指定异常点的形状,默认
转载 2023-05-26 10:41:46
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# Python 线图实现教程 ## 1. 引言 在数据可视化中,线图是一种常用的方法,用于展示数据的分布情况和异常值。对于刚入行的小白开发者来说,实现线图可能是一项挑战。本文将带领你逐步学习如何使用 Python 实现线图。 ## 2. 实现步骤 下面是实现线图的基本步骤,并附上代码和注释。 | 步骤 | 代码 | 描述 | | ---- | --- | --- | | 1 |
原创 2023-09-29 05:14:23
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//2019.07.231、形图,又称为盒式图,一般可以很好地反映出数据分布的特征,也可以进行多项数据之间分布特征的比较,它主要包含五基础数据:中位数,两个上下分位数以及上下边缘线数据其中的一些参数具体含义及其计算过程如下:2、双轴图的绘制代码:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdplt.rcP
线图一般用来展现数据的分布,如上下四分位值、中位数等,也可以直观地展示异常点。Matplotlib提供了boxplot()函数绘制线图。import matplotlib.pyplot as plt _ = plt.boxplot(range(10)) # 10数,0-9 plt.show() 线图虽然看起来简单,但包含的数据信息非常丰富。在上图中,橙色的线条表示中位数,中间条形的上
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