ax.boxplot()函数都有什么参数，分别有什么作用呢？

时间: 2023-06-08 14:03:45 浏览: 147
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Matplotlib函数大全(中文版)

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ax.boxplot()函数有多个参数，其中一些常用的参数及其作用如下： - x/y ： 指定要绘制箱线图的数据；x表示沿着水平方向绘制数据，y表示沿着垂直方向绘制数据。 - notch ： 指定是否绘制缺口盒形图，缺口处表示数据的中位数的置信区间。 - sym ： 指定异常值的标记样式。 - vert ： 指定数据是否沿着垂直方向绘制。 - whis ： 指定箱线图的箱体端点和异常值范围的确定方式。 还有其他参数可以控制绘图的样式、颜色等属性。
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ax.boxplot()函数都有什么参数，分别有什么作用呢，同时举个例子

ax.boxplot()函数有很多参数，其中一些重要的参数及其作用如下： 1. x/y：指定数据的输入，x表示水平方向，y表示垂直方向； 2. whis：指定盒须的长度，值越大则盒须会伸得更长，反之则会更短； 3. widths：指定盒的...

ax.boxplot()函数怎么设置盒子垂直展示

这个问题属于技术问题，可以回答。您可以使用ax.boxplot()函数中的vert参数来设置盒子的垂直或水平展示。将vert设置为True即可垂直展示盒子。例如：ax.boxplot(data, vert=True)。

sns.boxplot函数

sns.boxplot函数是Seaborn库中用于绘制箱线图的函数。它可以用来可视化数据的分布情况，包括数据的中位数、上下四分位数、最小值和最大值。它通常用于比较不同组之间的数据分布情况。 函数的语法为： sns....

sns.boxplot参数解析

sns.boxplot() 是 Seaborn 可视化库中的一个函数，用于绘制箱线图。下面是 sns.boxplot() 的参数解析： - x, y: 必需参数，指定数据集中的变量用于绘制箱线图的 x 轴和 y 轴。可以是数据框中的列名或索引。...

# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数，保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()

这段代码主要是用于数据集中各个特征之间的相关性分析和可视化呈现。首先，使用corr()函数计算数据集diabetes_data中各个特征...最后，使用boxplot()函数在每个子图中绘制箱线图，并使用show()函数显示图形。

df.boxplot

df.boxplot() 是 Pandas 库中的一个函数，用于绘制数据框（DataFrame）中各列的箱型图（boxplot）。箱型图是一种常用的数据可视化工具，用于展示一组数据分散情况的统计图，包括最大值、中位数、均值、最小值以及几...

sns.boxplot

sns.boxplot是Seaborn库中的一个函数，用于绘制数据的箱线图。箱线图可以用于观察数据的分布和离群点。 函数语法为：sns.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, ...

import seaborn as sns #start, end = '2015-01', '2015-12' fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(10, 16), sharex=True) for name, ax in zip(['energy'], axes): sns.boxplot(data = df, x='month', y=name, ax=ax) ax.set_ylabel("") ax.set_title(name) if ax != axes[-1]: ax.set_xlabel('')修改该代码，解决ValueError: Could not interpret input 'month'问题

这个错误通常表示您在使用sns.boxplot函数时，指定的x参数值无法被解释。在这个特定的错误中，'month'被认为是无法被解释的输入值。请检查您的数据框中是否有名为'month'的列。如果没有，请使用您数据框中...

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[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) 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() 怎么可以把折线图标记的蓝色点连成折线

要将标记的蓝色点连成折线，可以在for循环中记录每个点的坐标，然后在循环结束后通过...参数“bo-”代表用蓝色点和线连接各个点，markersize和linewidth分别代表点的大小和线的宽度。 将上述代码添加到for循环外即可。

sns.boxplot 怎么设置y轴

sns.boxplot是 seaborn 库中的一个函数，用于绘制箱线图，它默认会展示数据的分布情况，包括四分位数、最小值、最大值等。如果你想设置 y 轴的相关属性，可以使用 matplotlib 中的一些方法。 例如，在 seaborn 的 ...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\江苏数据处理1\画箱型图.py", line 11, in <module> ax.boxplot([df1['道旅报警数/百公里'], df2['危险品报警数/百公里']], labels=['道路旅客', '危险品'], fontname=fontname) File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1412, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) TypeError: boxplot() got an unexpected keyword argument 'fontname'

哦，看起来 boxplot 函数确实不支持 fontname 参数，这里有一个替代方案，使用 rcParams 修改全局字体设置，以下是修改后的代码： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import ...

#读取鸢尾花数据 data = pd.read_csv('iris.csv') data.head() #箱线图 sns.boxplot(y=data['petal_length']) # palette="Blues"：调色板 sns.boxplot(x=data['species'],y=data['petal_length'],palette="Paired_r") 这段代码改为用matplotlib绘制

将seaborn库的boxplot函数改为matplotlib库的boxplot函数，可以使用以下代码将该箱线图用matplotlib绘制： python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 导入iris数据集 data = pd.read_csv...

sns.boxplot(y=olympic['Age']) plt.show()将数据框中三个变量做成箱线图排成一排

3. 使用subplot()函数创建一个包含三个子图的画布，并在每一个子图中使用boxplot()函数分别绘制一个变量的箱线图。 4. 使用其他函数来调整子图和整个画布的显示效果，例如设置横纵轴标签、添加标题等等。 下面是一...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import matplotlib.pyplot as plt import sys def extract_data(rbp_name): data = [] subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization') ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt') rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt') rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt') ctrl_data = [] rep1_data = [] rep2_data = [] with open(ctrl_file, 'r') as f: for line in f: ctrl_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep1_file, 'r') as f: for line in f: rep1_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep2_file, 'r') as f: for line in f: rep2_data.append(line.strip().split('\t')[1]) data.append(ctrl_data) data.append(rep1_data) data.append(rep2_data) return data def create_boxplot(rbp_name, data): fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')) plt.close() rbp_name = sys.argv[1] # 提取数据 data = extract_data(rbp_name) # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 请对其进行优化

为了优化这段代码，有几个方面可以考虑： 1. 减少文件读写操作：在 extract_data 函数中，每个文件都会被打开和读取三次。可以考虑在打开文件后，将所有数据一次性读取，并存储在一个列表中，以减少文件读写操作...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、...

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

您可以在调用 plot 函数时使用 label 参数来指定每条线的名称。例如，以下代码将每个股票的名称作为标签添加到图表中： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates ...

去除散点，限制图片长宽，优化一下create_boxplot函数。

在优化后的 create_boxplot 函数中，我添加了一些参数来控制箱线图的样式，包括 boxprops、medianprops、whiskerprops 和 capprops。我还设置了 x 轴标签的字体大小，并添加了 x 轴和 y 轴标签以及标题。 ...

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