怎样用plotly的箱线图显示500个人的身高数据，并且在箱线图显示每个人的名字？

下面是一个使用plotly绘制500个人的身高数据的箱线图，并在图表中显示每个人的名称的例子：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 生成500个随机的身高数据
heights = np.random.normal(170, 10, 500)

# 生成随机的人名
names = ['Person ' + str(i+1) for i in range(500)]

# 使用go.Box创建箱线图对象，并在数据中添加每个人的名字
box = go.Box(y=heights, name='Height', hovertext=names, jitter=0.3, pointpos=-1.8)

# 在数据列表中创建go.Figure对象，将箱线图对象添加到其中
fig = go.Figure(data=[box])

# 添加x和y轴标签
fig.update_layout(xaxis=dict(title='Person'), yaxis=dict(title='Height'))

# 显示绘制的箱线图
fig.show()

在上述代码中，`go.Box`函数中的参数`hovertext`可以用来为每个数据点添加悬停文本，这里我们将其设置为人名的列表。使用`jitter`和`pointpos`参数可以添加一些随机噪声来避免数据点重叠在一起，并改变它们的位置。最后，使用`update_layout`函数来添加x轴和y轴标签。

相关问题

怎样用plotly的箱线图显示500个人的身高数据，并且显示最高的人和最矮的人的名字？

以下是用Python中的plotly绘制箱线图，并标出最高和最矮身高的示例代码：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 生成身高数据
height_data = np.random.normal(loc=170, scale=10, size=500)

# 创建箱线图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Box(y=height_data, name='Height'))

# 找到最高和最矮值的索引
highest_index = np.argmax(height_data)
lowest_index = np.argmin(height_data)

# 标记最高和最矮值的名字
fig.add_annotation(x=1, y=height_data[highest_index], 
                   text=f'Highest: {height_data[highest_index]:.1f} cm', 
                   font=dict(size=12), showarrow=False)
fig.add_annotation(x=1, y=height_data[lowest_index], 
                   text=f'Lowest: {height_data[lowest_index]:.1f} cm', 
                   font=dict(size=12), showarrow=False)

# 更新图表布局
fig.update_layout(height=500, width=800, 
                  title='Height Distribution of 500 People', 
                  yaxis_title='Height (cm)')

# 显示图表
fig.show()

这段代码会生成一个身高数据的箱线图，图中会显示出最高和最矮身高的人名。请注意，最高和最矮值的名字是手动添加的，而不是从数据集中提取的。

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。