jupyter箱线图代码

当使用Jupyter Notebook绘制箱线图时，可以使用Python的数据可视化库matplotlib或者seaborn。下面是使用matplotlib库绘制箱线图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title("Boxplot")
plt.xlabel("Data")
plt.ylabel("Values")

# 显示图形
plt.show()

使用seaborn库绘制箱线图的代码示例：

import seaborn as sns

# 创建数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title("Boxplot")
plt.xlabel("Data")
plt.ylabel("Values")

# 显示图形
plt.show()

这些代码示例将创建一个简单的箱线图，其中数据为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]。你可以根据自己的数据进行修改和调整。如果你需要更多关于箱线图的信息，可以参考matplotlib和seaborn的官方文档。

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在jupyter上绘制箱线图

您可以在Jupyter中使用matplotlib库来绘制箱线图。首先，确保您已经安装了matplotlib库。然后，在Jupyter中导入matplotlib.pyplot模块，并使用"boxplot()"函数绘制箱线图。您可以设置各种参数，如notch（中间箱体是否有缺口）、sym（异常点形状）、vert（纵向/横向）等来调整箱线图的外观。最后，使用"show()"函数显示绘制的图形。下面是一个示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 设置图形标题
plt.title('Box Plot')

# 显示图形
plt.show()

Jupyternotebook怎么以一行三列子图的形式绘制柱状图和箱线图

在Jupyter Notebook中，你可以使用Matplotlib库创建并展示一组并排放置的柱状图和箱线图。下面是一个简单的步骤指南：

首先，确保已经安装了`matplotlib`和`seaborn`库，如果没有可以使用以下命令安装：

pip install matplotlib seaborn

然后，使用以下代码在一行三个子图中绘制柱状图和箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C'],
        'Value1': [10, 20, 30],
        'Value2': [5, 8, 15],
        'Value3': [7, 12, 25]}

# 创建子图网格
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5), sharey=True)

# 柱状图
axs[0].bar(data['Category'], data['Value1'])
axs[0].set_title('柱状图')

# 箱线图
sns.boxplot(x='Category', y='Value2', ax=axs[1])
axs[1].set_title('箱线图')

# 如果你想让第三张图也显示箱线图，可以这样做
sns.boxplot(x='Category', y=data['Value3'], ax=axs[2])
axs[2].set_title('第三个箱线图')

# 显示图形
plt.tight_layout()  # 优化子图间距
plt.show()