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5使用Python代码轻松实现数据可视化的方法

作者: 来源: 2018-03-26 15:24:38 阅读 我要评论

  •     ax.set_title(title)  
  •     ax.legend(loc = 'upper right'
  • 箱形图

    我们之前看了直方图,它很好地可视化了变量的分布。然则如不雅我们须要更多的信息呢?也许我们想要更清楚的看到标准误差?也许中值与均值有很大年夜不合,我们有很多离群值?如不雅有如许的偏移和很多值都集中在一边呢?

    这就是箱形图所合适干的工作了。箱形图给我们供给了膳绫擎所有的信息。实线框的底部和顶部老是第一个和第三个四分位(比如 25% 和 75% 的数据),箱体中的横线老是第二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)大年夜这个箱体伸出,显示数据典范围。

     


    因为每个组/变量的框图都是分别绘制的,所以很轻易设置。xdata 是一个组/变量的列表。Matplotlib 库的 boxplot() 函数为 ydata 中的每一列或每一个向量绘制一个箱体。是以,xdata 中的每个值对应于 ydata 中的一个列/向量。我们所要设置的就是箱体的美不雅。

    1. def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""):  
    2.     _, ax = plt.subplots()   
    3.  
    4.     # Draw boxplots, specifying desired style  
    5.     ax.boxplot(y_data  
    6.                # patch_artist must be True to control box fill  
    7.                , patch_artist = True  
    8.                # Properties of median line  
    9.                , medianprops = {'color': median_color}  
    10.                # Properties of box  
    11.                , boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color}  
    12.                # Properties of whiskers  
    13.                , whiskerprops = {'color': base_color}  
    14.                # Properties 

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    关键词: 探索发现

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