python数据可视化箱线图

要在Python中绘制数据可视化的箱线图，可以使用plotly库。下面是一个简单的示例代码：

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

data = [
    go.Box(
        y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]  # 输入你的数据
    )
]

py.plot(data)

这段代码将绘制一个基本的箱线图，其中y轴上的数据是你提供的数据。你可以根据自己的需求修改数据，并可以添加更多的箱线图以进行比较分析。

相关问题

用python画盒图_python怎么画箱线图？Matplotlib数据可视化006：箱线图

在Python中，使用Matplotlib库可以绘制箱线图。下面是一个简单的例子，展示如何使用Matplotlib绘制箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)

# 添加标题和标签
ax.set_title('Boxplot of Random Data')
ax.set_xlabel('Data')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，首先我们使用numpy库生成了100个均值为0，标准差为1的随机数。然后，我们使用Matplotlib的subplots函数创建一个包含一个子图的图形对象，接着使用子图对象的boxplot函数绘制箱线图。最后，我们添加了标题和标签，并使用show函数显示图形。

你可以根据自己的数据进行调整和修改。

python数据可视化代码

以下是Python中常用的数据可视化库和相应的代码示例：

1. Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线图
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()

# 条形图
plt.bar(x, y)
plt.show()

# 饼图
plt.pie(x, labels=labels)
plt.show()

2. Seaborn

import seaborn as sns

# 折线图
sns.lineplot(x=x, y=y)

# 散点图
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# 条形图
sns.barplot(x=x, y=y)

# 箱线图
sns.boxplot(x=x, y=y)

3. Plotly

import plotly.express as px

# 散点图
fig = px.scatter(df, x=x, y=y)
fig.show()

# 条形图
fig = px.bar(df, x=x, y=y)
fig.show()

# 饼图
fig = px.pie(df, values=x, names=labels)
fig.show()

4. Bokeh

from bokeh.plotting import figure, show

# 折线图
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.line(x, y)
show(p)

# 散点图
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle(x, y)
show(p)

# 条形图
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.vbar(x=x, top=y, width=0.5)
show(p)

以上是常用的Python数据可视化库和一些简单的代码示例，具体使用还需要根据具体需求来进行选择和调整。