plt.boxplot(data['评分']) plt.ylabel('评分') plt.title('香港酒店评分箱线图') plt.show()使用这段代码后箱线图绘制错误

时间: 2023-09-13 16:03:57 浏览: 140
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Python使用plt.boxplot() 参数绘制箱线图

如果在使用 `plt.boxplot()` 绘制箱线图时出现错误，可能是由于数据格式不正确或数据中存在异常值导致的。请确保以下几点： 1. 确保 `data['评分']` 是一个包含数值的列，可以通过 `data['评分'].dtype` 来检查数据类型。如果数据类型不是数值型，请确保将其转换为数值型，例如使用 `data['评分'] = pd.to_numeric(data['评分'])` 进行转换。 2. 检查数据是否包含异常值。箱线图可以帮助我们观察数据的分布和异常值情况。如果数据中存在异常值，箱线图可能会显示不正常的结果。你可以通过检查数据中的极值来确认是否存在异常值，例如使用 `print(data['评分'].min(), data['评分'].max())` 来查看最小值和最大值。 如果以上问题都没有解决你的问题，请提供更多关于错误信息或数据的细节，以便我能够更好地帮助你解决问题。
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matlab系统聚类代码boxplot2.m：替代Matlab箱图 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 该存储库包含boxplot2.m Matlab函数的代码，以及运行该函数所需的所有从属函数。 此功能旨在替代统计和机器学习工具箱中包含的boxplot.m功能。 原始的boxplot.m函数比大多数Matlab的绘制函数都要笨拙； 它用文本标签替换刻度线，更改轴尺寸等。此版本创建箱形图，并且对现有轴的更改量最小，并假定用户可以添加任何外观更改（颜色，刻度线标签，线规格等）之后，如有必要。 此外，此功能允许创建聚类的箱形图，类似于未堆叠的条形图。 请参阅下面的示例。 入门 先决条件 该软件需要（主要在R2012a-R2016a上测试）以及。 下载 Git用户可以直接从该存储库克隆（或先叉，然后克隆）。 或者，您可以从此页面或从MatlabCentral FileExchange上下载此代码的压缩版本。 每天都会从该存储库更新File Exchange条目。 安装 一旦下载（并在需要时解压缩），则主文件夹中的所有子文件夹都需要添加到您的Matlab路径中： % Replac

请解释下import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['rating'], bins=10) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Ratings') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data['rating']) plt.ylabel('Rating') plt.title('Box Plot of Ratings') plt.show() # 绘制时间的趋势折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['time'], data['rating']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Rating') plt.title('Rating over Time') plt.show()

- 绘制箱线图：使用plt.boxplot()函数，传入数据框data中的'rating'列作为参数，ylabel()函数设置y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表； - 绘制时间的趋势折线图：使用plt.plot()...

# 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(movie_data['movie_id'], bins=50) plt.xlabel('Movie ID') plt.ylabel('Count') plt.title('Distribution of Movie IDs') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(movie_data['movie_id']) plt.ylabel('Movie ID') plt.title('Box Plot of Movie IDs') plt.show()

- 绘制箱线图：使用plt.boxplot()函数，传入电影数据集movie_data中的'movie_id'列作为参数，ylabel()函数设置y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表。 这段代码的作用是对电影数据...

plt.style.use("seaborn") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 为了让图表中显示中文 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.boxplot(data, labels=area_list) plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16) plt.xlabel("各区名称", fontsize=14) plt.ylabel("面积(㎡)", fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.show()如何在这段代码中更改两列之间的间隔

plt.boxplot(data, labels=area_list, widths=0.5) # 设置箱形图之间的间隔为默认宽度的一半 plt.title("各区二手房面积情况", fontsize=16) plt.xlabel("各区名称", fontsize=14) plt.ylabel("面积(㎡)", fontsize=...

python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。在主程序流程中，首先从文件中读取数据，然后调用统计分析模块计算均值和标准差，...

plt.boxplot

The plt.boxplot() function is a method in the Matplotlib library used to create box plots, also known as box-and-whisker plots. Box plots are used to show the distribution of a dataset by displaying...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH']) # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 plt.xticks(range(len(grouped_data)), [name for name, group in grouped_data]) plt.xlabel('FactoryName-JiJXH') plt.ylabel('sale') plt.title('Sales Boxplot') # 显示图形 plt.show() 怎样使横轴名称可以换行，名称太长了

可以使用 \n 进行换行。修改代码如下： python # 设置横轴标签和标题 names = [name for name, group in grouped...plt.title('Sales Boxplot') 这样就可以将横轴标签按照 FactoryName 和 JiJXH 分行显示了。

优化这段代码：#整理数据 hour = TaxiOD['Hour'].drop_duplicates().sort_values() datas = [] for i in range(len(hour)): datas.append(TaxiOD[TaxiOD['Hour']==hour.iloc[i]]['order_time']/60) #绘制 plt.boxplot(datas) #更改x轴ticks的文字 plt.xticks(range(1,len(hour)+1),list(hour)) plt.ylabel('Order time(minutes)') plt.xlabel('Order start time') plt.ylim(0,60) 用seaborn包绘制以每小时分组的订单时间分布，输入整个数据 fig = plt.figure(1,(10,5),dpi = 250) ax = plt.subplot(111) plt.sca(ax) #只需要一行 sns.boxplot(x="Hour", y=TaxiOD["order_time"]/60, data=TaxiOD,ax = ax) plt.ylabel('Order time(minutes)') plt.xlabel('Order start time') plt.ylim(0,60) plt.show()

plt.show() 使用Seaborn库的 sns.boxplot() 方法更简便地绘制箱线图，并且不需要手动整理数据或更改x轴ticks的文字。我们只需要将数据作为参数传递给 sns.boxplot() 方法，然后设置坐标轴标签和范围即可。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Excel 文件的第一列和第二列 data = pd.read_excel('高钾二氧化硅风化前后箱线图数据.xlsx', sheet_name="Sheet1", usecols=[0, 1]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定使用中文支持的字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(8, 4)) # 设置图形大小 # 遍历每一列数据 for i, column in enumerate(data.columns): # 提取列数据 column_data = data[column] # 绘制箱线图 plt.boxplot(column_data, positions=[i + 1], widths=0.6, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor=f"C{i}"), capprops=dict(color=f"C{i}"), whiskerprops=dict(color=f"C{i}"), flierprops=dict(markeredgecolor=f"C{i}"), medianprops=dict(color="black")) # 设置横坐标刻度 plt.xticks(range(1, len(data.columns) + 1), data.columns) # 设置网格线 plt.grid(True) # 设置图形属性 plt.xlabel('Column') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot of Each Column') # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show()

这段代码是使用 pandas 和 matplotlib 绘制箱线图的示例。首先，通过 pd.read_excel 函数读取...对于每一列数据，提取列数据并使用 plt.boxplot 绘制箱线图。最后，设置横坐标刻度、网格线和图形属性，并显示图形。

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

然后，使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图，其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据，"orient='v'"表示箱线图的方向为垂直，"width=0.5"表示箱线图的宽度为0.5...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH']) # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 names = [name for name, group in grouped_data] names = [name.replace('-', '\n') for name in names] # 将“-”替换为换行符 plt.xticks(range(len(grouped_data)), names) plt.xlabel('FactoryName\nJiJXH') plt.ylabel('sale') plt.title('Sales Boxplot')

这段代码的作用是绘制一个箱线图，展示200马力及以上四轮驱动拖拉机的销售情况。数据通过读取一个名为“200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx”的Excel文件获取。在绘制箱线图之前，数据按照工厂名称和机型号进行分组，...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH']) # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 names = [f'{name[0]}\n{name[1]}' for name in names] # 将元组转换为字符串 plt.xticks(range(len(grouped_data)), names, rotation=90) plt.xlabel('FactoryName\nJiJXH', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.ylabel('sale', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.title('Sales Boxplot', fontsize=30) # 修改字体大小 #显示图形 plt.show() 横轴FactoryName和JiJXH没有显示出来，只显示第一个字

这个问题可能是由于在创建 names 列表时出现了错误，导致 names 列表只包含了工厂名称和...plt.title('Sales Boxplot', fontsize=30) # 修改字体大小 这样就可以将工厂名称和机型号正确地显示在横轴标签上。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) # 按FactoryName和JiJXH分组 grouped_data = [(name, group) for name, group in grouped_data] # 绘制箱线图 for index, (name, group) in enumerate(grouped_data): plt.boxplot(group['avg_sale'], positions=[index], widths=0.7) # 设置横轴标签和标题 names = [f'{name[0]}\n{name[1]}' for name in names] # 将元组转换为字符串 plt.xticks(range(len(grouped_data)), names,fontsize=10, stretch='ultra-condensed', rotation=45) plt.xlabel('FactoryName\nJiJXH', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.ylabel('sale', fontsize=20) # 修改字体大小 plt.title('Sales Boxplot', fontsize=30) # 修改字体大小 #显示图形 plt.show() 横轴坐标轴上只有1个字，不全

在你的代码中，names 变量在 plt.xticks() 函数中使用之前，应该先从 grouped_data 变量中提取。请修改以下行： python grouped_data = [(name, group) for name, group in grouped_data] 为： ...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') y = df["成交量"].values x = df["位置"].value sns.boxplot(x=x, y=y) plt.xlabel('位置') plt.ylabel('成交量') plt.show()】

plt.ylabel('成交量') plt.show() 主要的区别在于 x = df["位置"].values 这一行代码，原来的代码中使用了 value 属性，而正确的方式是使用 values 方法。这样才能从 DataFrame 中取出对应列的值，并将...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取日期和14个股票的收盘价数据 date_data = data.iloc[:, 0] # 假设日期数据在第1列中 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(date_data, closing_data) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 添加图例 plt.legend() #closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 对收盘价数据进行统计描述 closing_data_stats = closing_data.describe() # 绘制收盘价数据的箱线图 closing_data.plot.box() plt.title('Boxplot of Closing Prices') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()为什么没有每条线的名字

plt.title('Boxplot of Closing Prices') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中，我们使用了一个循环来遍历 closing_data 中的每一列，并使用 label 参数将每个股票的名称...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo') ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 绘图后发现FenDMC太长，怎么可以换行，折线图怎么可以连起来，这个图每个FenDMC是一条线

要让FenDMC换行，可以将name的字符串按照一定长度进行分割，并用\n连接各部分。例如，可以在for循环中的labels.append()语句中修改为： python labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_xlsx('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], marker='o', color='red') ax.boxplot(boxes, labels=labels) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.show()

这段代码是用来绘制一个箱线图的。首先，使用pandas库中的read_xlsx方法读取名为FenDMC_sale.xlsx的Excel文件。然后，对数据按FenDMC列进行分组，将每个分组内的sale数据存储在...最终通过plt.show()方法显示图表。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依