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seaborn

Seaborn是Python中的一种数据可视化库，它提供了一些高级功能以创建各种各样的统计图表。通过Seaborn，用户可以轻松地创建各种类型的图表，包括散点图、直方图、核密度估计图、箱线图等等。Seaborn的特点之一是它的美观程度，通过使用Seaborn，用户可以创建出具有专业外观的图表。

Seaborn是基于Matplotlib的，它为Matplotlib提供了更高级的API，使得创建统计图表变得更加简单。Seaborn还提供了一些额外的功能，如调色板、数据标准化、多图表布局等，以增强数据可视化的灵活性和美观度。

如果你想了解更多关于Seaborn的信息，可以访问官方网站。官方网站提供了详细的文档和示例代码，可以帮助你更好地理解和使用Seaborn。此外，你还可以参考《程序员数学从零开始》这本书，它提供了一些关于Seaborn的使用方法和示例。

总而言之，Seaborn是Python中一个功能强大且易于使用的数据可视化库，它可以帮助用户创建出具有专业外观的统计图表，并且提供了一些额外的功能来增强数据可视化的灵活性和美观度。如果你对Python数据可视化有兴趣，Seaborn是一个不错的选择。

: http://seaborn.pydata.org/
: 《程序员数学从零开始》- 当当图书Python进行数据可视化系列汇总