So implementieren Sie einen visuellen Boxplot in Python

In diesem Artikel wird hauptsächlich die Implementierung visueller Boxplots in Python vorgestellt. Der Herausgeber findet ihn recht gut, daher werde ich ihn jetzt mit Ihnen teilen und als Referenz verwenden. Folgen wir dem Editor, um einen Blick darauf zu werfen

Datenbeschreibung

Parametereinführung

    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,   
                 boxprops=None, labels=None, flierprops=None,   
                 medianprops=None, meanprops=None,   
                 capprops=None, whiskerprops=None)

x: Geben Sie die Daten an, die als Boxplot gezeichnet werden sollen
Kerbe: Ob der Boxplot in Form einer Kerbe angezeigt werden soll, die Standardeinstellung ist nicht Kerbe;
sym: Geben Sie die Form des abnormalen Punkts an, die Standardeinstellung ist + Vorzeichenanzeige; muss vertikal platziert werden. Die Standardeinstellung ist die vertikale Platzierung.
was: Geben Sie den Abstand zwischen den oberen und unteren Quartilen und den oberen und unteren Quartilen an des Boxplots ist der Standardwert [0,1, 2…];
widths: Geben Sie die Breite des Boxplots an, der Standardwert ist 0,5; 🎜>meanline: Ob der Mittelwert in Form einer Linie ausgedrückt werden soll, standardmäßig werden Punkte verwendet;
showmeans: ob der Mittelwert angezeigt werden soll, nicht standardmäßig angezeigt;
showcaps: ob die beiden angezeigt werden sollen Linien oben und am Ende des Boxplots, standardmäßig angezeigt;
showbox: ob die Box des Boxplots angezeigt werden soll, Standardanzeige
showfliers: ob Ausreißer angezeigt werden sollen, standardmäßig angezeigt; Boxprops: Legen Sie die Eigenschaften der Box fest, z. B. Randfarbe, Füllfarbe usw.;
Labels: Fügen Sie Beschriftungen zum Boxplot hinzu, ähnlich der Legende. Funktion:
Filerprops: Legen Sie die Eigenschaften von Ausreißern fest, z die Form, Größe, Füllfarbe usw. von Ausreißern;
medianprops: Legen Sie die Eigenschaften des Mittelwerts fest, z. B. Linientyp, Dicke usw.;
meanprops: Legen Sie die Eigenschaften des Mittelwerts fest, z. B. Punkt Größe, Farbe usw.;
Capprops: Legen Sie die Eigenschaften der oberen und Endlinien des Boxplots fest, z. B. Farbe, Dicke usw.;
Whiskerprops: Legen Sie die Eigenschaften der Whisker fest, z. B. Farbe , Dicke, Linientypen usw.;



Code-Implementierung

Verwandte Empfehlungen:

    # 导入第三方模块  
    import pandas as pd  
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    # 读取Titanic数据集  
    titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')  
    # 检查年龄是否有缺失  
    any(titanic.Age.isnull())  
    # 不妨删除含有缺失年龄的观察  
    titanic.dropna(subset=['Age'], inplace=True)  
      
    # 设置图形的显示风格  
    plt.style.use('ggplot')  
      
    # 设置中文和负号正常显示  
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'  
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
      
    # 绘图：整体乘客的年龄箱线图  
    plt.boxplot(x = titanic.Age, # 指定绘图数据  
                patch_artist=True, # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充  
                showmeans=True, # 以点的形式显示均值  
                boxprops = {'color':'black','facecolor':'#9999ff'}, # 设置箱体属性，填充色和边框色  
                flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'}, # 设置异常值属性，点的形状、填充色和边框色  
                meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred'}, # 设置均值点的属性，点的形状、填充色  
                medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}) # 设置中位数线的属性，线的类型和颜色  
    # 设置y轴的范围  
    plt.ylim(0,85)  
      
    # 去除箱线图的上边框与右边框的刻度标签  
    plt.tick_params(top='off', right='off')  
    # 显示图形  
    plt.show()

Boxplots verstehen

Python-Datenvisualisierung: Matplotlib-Histogramm, Boxplot, Balkendiagramm, Wärmekarte, Liniendiagramm, Streudiagramm. . .

Python-Datenvisualisierung: Boxplot

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