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.如果只有一个定量变量,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:只有一个变量、一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况只有一个变量、多
转载 2023-10-18 07:20:02
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学生成绩可反应某次考试的学业水平情况,对于成绩异常的也可诊断分析,比如某次高三理科月考成绩就可以诊断分析,使用线图研究学生成绩学业水平情况。线图可显示数据分散情况,常用于异常值的检测和识别,在研究学业水平时,线图不受异常值的影响,可以相对稳定地描述数据的离散分布情况,下面一起学习。1. 初识线图使用Matplotlib包绘制形图主要使用boxplot函数,boxplot函数的语法如下
相较散点图和折线图,柱状图、饼图、线图型图)是另外 3 种数据分析常用的图形,主要用于分析数据内部的分布状态或分散状态。其中线图型图)的主要作用是发现数据内部整体的分布分散情况,包括上下限、各分位数、异常值。与之前的可视化博客内容不同的是,这里我们需要先介绍一下线图上各部位的含义:Matplotlib 中绘制线图的函数为 boxplot () ,有两种语法,如下: 常用语法:mat
线图(Box-plot)是用来显示一组或多组数据分布特征的统计图。关于线图具体信息,可以参考线图详解 我们需要对以下数据中的charges值做出线图,并且按照不同性别分组展现。1、使用matplotlib的boxplot()函数制作线图matplotlib中制作线图的函数为boxplot()。import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['f
## Python 读取CSV文件线图 在数据分析和统计学中,线图(Box Plot)是一种用于显示数据分布及异常值的图表。它能够提供一些关键的统计量,如中位数、上下四分位数以及上下边缘,同时还能展示出数据的离散度和分布情况。Python中有许多库可以用于绘制线图,其中一种常用的方法是使用`pandas`库来读取CSV文件并生成箱线图。 在本文中,我们将介绍如何使用Python来读取C
原创 2023-11-04 10:46:43
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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。     &
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,它主要包含五个基础数据: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个数,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
前文回看:线图又称为盒须图、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。线图API:plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=N
线图作用-python实践-异常值识别 文章目录一、别名二、历史三、定义四、作用(1)识别异常值(2)判断偏态(3)评估数据集中程度五、用python绘制线图参考 一、别名须图、形图、盒图、盒须图、盒式图、盒状图Box plot、Box-whisker Plot二、历史线图因形状如箱子而得名。1977年,美国著名数学家John W. Tukey首先在他的著作《Exploratory
线图中添加散点图(线图表征的数据) 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 import numpy as np 4 5 #生成随机数据 6 y = np.random.normal(10, 0.04, size=200) 7 #随机生成数据的横坐标(在一定范围内) 8 x = np.rando
线图是另一种体现数据分布的图形,通过该图可以得知数据的下须值(Q1-1.5IQR)、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、均值、上四分位数(Q3)和上须值(Q3+1.5IQR),更重要的是,线图还可以发现数据中的异常点。 线图的绘制仍然可以通过matplotlib模块、pandas模块和seaborn模块完成,下面将一一介绍各模块绘制条形图的过程。1.matplotlib模块首先介绍一下mat
引言本篇是之前有一个需求,需要用python来画型图,但要求很多,所以我也不断再版,今天突然想起来这个东西可以总结一下,正好马上得思考下一步啥了,有足够的空闲时间,所以准备把一些基础概念再好好复习一遍。型图原理我这里也是根据这两篇作为参考,型图的介绍如第二篇中画的那张原理图一样:而如果用python来绘制型图,具体的源码字段为:# Autogenerated by boilerplate
文章目录前言一、Matplotlib绘制线图介绍1. plt.boxplot()参数详解1.1、x:指定要绘制线图的数据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
目录一、前言二、初阶画图2.1 基础语法2.2 简单线图2.3 带点线图2.4 给线条“上色”2.5 填充“上色”2.6 修改图形顺序三、进阶画图3.1 排序线图3.2 差异线图3.3 多基因差异线图3.4 多组差异线图3.5 多基因多组差异线图四、讨论 一、前言线图一般用于可视化基因的表达情况,常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是boxplot和geom_bo
转载 2023-08-31 16:45:19
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