每一科一口箱子,显示异常值,箱体要求填充,标题分别为对应科目并举例代码
时间: 2024-10-21 12:06:43 浏览: 2
假设您正在描述的是数据可视化中的一种常见方法——箱线图(Boxplot),用于展示一组数据的一般分布情况,特别是检测其中是否存在异常值(也称为离群点)。在Python的matplotlib库中,我们可以这样创建箱线图的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设这是几门学科的成绩数据(列表)
grades = {
'数学': [85, 90, 92, 88, 100, 76, 87],
'英语': [80, 85, 90, 88, 92, 78, 100],
'物理': [94, 98, 100, 92, 78, 95, 97]
}
# 创建箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(grades.values(), labels=grades.keys())
# 显示异常值
for whiskers in ax.get_lines():
whiskers.set_markerfacecolor('red')
whiskers.set_mec('black') # 红色标记,黑色边缘
plt.title('各科成绩分布及异常值')
plt.xlabel('科目')
plt.ylabel('分数')
plt.show()
```
在这个代码中,我们首先导入所需的库,然后创建一个字典,每个键表示一门学科,值是一个包含该科成绩的数据列表。接着,我们使用`boxplot`函数绘制箱线图,并设置标签为学科名。对于超过上下四分位范围的异常值(通常认为是Q1 - 1.5 * IQR 或 Q3 + 1.5 * IQR之外的值),我们将它们标记为红色。
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