python 箱线图显示中文

要在Python的箱线图中显示中文，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入必要的库和数据集。在这个例子中，你需要导入seaborn、matplotlib.pyplot和pandas，并读取箱线图的数据集。

2. 设置绘图的样式。你可以使用sns.set()来设置seaborn的样式，使用plt.rcParams来设置matplotlib的参数，以显示中文字符。

3. 创建箱线图。使用sns.boxplot()函数创建箱线图，并指定x轴和y轴的数据。

4. 添加扰动点。使用sns.stripplot()函数添加扰动点，以更好地显示数据的分布情况。

5. 设置箱线图的属性。可以使用boxprops参数来设置箱体的属性，如填充色和边框色。

6. 保存和显示图像。使用plt.savefig()函数保存箱线图为图片，并使用plt.show()函数显示图像。

综上所述，你可以使用以上步骤来在Python的箱线图中显示中文。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

python箱线图不显示异常值

你好！我明白您的要求，以下是针对您的问题的解答：

在 Python 中绘制箱线图时，默认情况下是不显示异常值的。如果您想要显示异常值，可以通过设置 `showfliers` 参数来实现。具体地，在使用 `boxplot()` 函数绘制箱线图时，将 `showfliers` 参数设置为 `True` 即可，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 100]

plt.boxplot(data, showfliers=True)
plt.show()

在上述代码中，我们设置 `showfliers=True`，绘制的箱线图中就会显示数据中的异常值（即数值 100）。当然，如果您只是想要查看异常值，也可以使用 `flierpoints` 属性来获取异常值的具体数值，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 100]

bp = plt.boxplot(data)

fliers = [flier.get_ydata() for flier in bp["fliers"]]

print(fliers)

在上述代码中，我们使用 `boxplot()` 函数绘制箱线图，并将返回值保存在变量 `bp` 中。然后，我们使用 `bp["fliers"]` 获取所有的异常值对象，每个异常值对象都可以调用 `get_ydata()` 方法获取其数值，最终将所有异常值的数值保存在列表 `fliers` 中。输出结果为 `[[100.]]`，即表示数据中唯一的异常值为 100。

希望我的回答能够帮助到您，如果您还有其他问题，欢迎继续提问！

Python 箱线图

Python的箱线图是一种用于显示数据分布情况的图表，它可以显示出数据的中位数、上下四分位数、最大值、最小值以及异常值等信息。下面是两种绘制Python箱线图的方法：

1.使用Matplotlib库绘制箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 随机生成5行9列 [10, 100]之间的数
x = np.random.randint(10, 100, size=(5, 9))
print(x) # 打印数据

plt.grid(True) # 显示网格
plt.boxplot(x, labels=list("ABCDEFGHI"), sym="r+", showmeans=True) # 绘制箱线图
plt.show() # 显示图片

2.使用Pandas库绘制箱线图

import pandas as pd

# 随机生成5行9列 [10, 100]之间的数
x = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, size=(5, 9)), columns=list("ABCDEFGHI"))

# 绘制箱线图
x.plot.box(sym="r+", showmeans=True)

# 显示图片
plt.show()