python中用箱线图分析异常值_python - 使用Matplotlib和异常值手动绘制箱线图 - 堆栈内存溢出...

好的，你的问题是关于使用Matplotlib和异常值手动绘制箱线图时遇到堆栈内存溢出的问题。首先，堆栈内存溢出通常是指在程序执行期间，函数调用的嵌套层数超过了系统所能承受的限制，导致内存溢出。这通常是由于递归函数或循环引起的。

如果你在使用Matplotlib绘制箱线图时遇到了堆栈内存溢出的问题，可能是因为你的数据集太大，导致绘图时需要处理的数据量过大。你可以尝试使用更小的数据集进行绘制，或者增加系统的内存限制。

另外，如果你使用的是递归函数进行绘图，可以尝试使用迭代函数进行替换，以减少函数调用的嵌套层数。此外，你还可以尝试使用其他的绘图库，如Seaborn等，以获得更好的绘图性能。

希望以上内容能够帮助你解决问题。如果你还有其他问题，可以继续向我提问。

相关问题

使用python通过箱线图去除数据集data.csv的异常值

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来绘制箱线图并去除异常值。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制箱线图
plt.boxplot(df['column_name'])

# 查找异常值
q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
q3 = df['column_name'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5*iqr
upper_bound = q3 + 1.5*iqr
outliers = df[(df['column_name'] < lower_bound) | (df['column_name'] > upper_bound)]

# 去除异常值
df = df[(df['column_name'] >= lower_bound) & (df['column_name'] <= upper_bound)]

这里假定数据集中需要去除异常值的列名为“column_name”，可以根据实际情况进行修改。`q1`和`q3`分别代表数据集的第一四分位数和第三四分位数，`iqr`为四分位距，`lower_bound`和`upper_bound`为异常值的上下边界。最后，根据上下边界筛选出数据集中的非异常值。

python中如何使用箱线图分析异常值

在Python中，可以使用matplotlib和seaborn等库来绘制箱线图，并使用numpy和pandas等库来处理数据和计算箱线图。以下是一个使用seaborn库的例子：

首先，导入必要的库：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

然后，生成一些随机数据：

np.random.seed(123)
data = pd.DataFrame({'A': np.random.normal(size=100),
                     'B': np.random.normal(size=100)})

接下来，使用seaborn库来绘制箱线图：

sns.boxplot(data=data)

这将生成一个包含两个箱线图的图形，其中每个箱线图表示一个变量（A和B）的分布情况。箱线图的上边缘表示75%的分位数，下边缘表示25%的分位数，中间的线表示中位数。异常值（在1.5倍IQR之外的值）将用圆圈表示。

如果需要更多的控制，可以使用seaborn的其他参数，例如：

sns.boxplot(x='variable', y='value', data=pd.melt(data))

这将生成一个箱线图，其中x轴表示变量（A和B），y轴表示值，数据是通过melt函数转换的，以便每个值都有一个对应的变量标签。