plt.???([d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7], labels=label) # label设置横轴每个箱图对应的横坐标

你可以使用 `boxplot()` 方法来绘制箱线图，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制箱线图
data_to_plot = [data['feature_1'], data['feature_2'], data['feature_3'], data['feature_4'], data['feature_5'], data['feature_6'], data['feature_7']]
label = ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3', 'feature_4', 'feature_5', 'feature_6', 'feature_7']
plt.boxplot(data_to_plot, labels=label)
plt.show()

这将绘制出一个箱线图，每个箱子表示一个特征的分布情况。 `data_to_plot` 列表存储每个特征的数据， `label` 列表存储每个箱图对应的横坐标标签。注意，这里的 `data_to_plot` 列表是一个包含多个序列的列表，每个序列对应一个特征的数据，不同序列之间数据长度可能不相同。

相关问题

# 基于箱型图，检测异常值 # 数据 d1 = data['distance_from_home'] d2 = data['distance_from_last_transaction'] d3 = data['ratio_to_median_purchase_price'] d4 = data['repeat_retailer'] d5 = data['used_chip'] d6 = data['used_pin_number'] d7 = data['online_order'] # 绘制各类别异常值分析箱型图 fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) plt.title('各类别异常值分析箱型图', fontsize=15) label = 'distance_from_home', 'distance_from_last_transaction', 'ratio_to_median_purchase_price', 'repeat_retailer', 'used_chip', 'used_pin_number', 'online_order' plt.???([d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7], labels=label) # label设置横轴每个箱图对应的横坐标 plt.xticks(rotation=45, fontsize=13) plt.xlabel('变量', fontsize=13) plt.ylabel('变量值', fontsize=13) plt.show()？？？填什么

使用boxplot函数绘制箱型图，将函数替换为boxplot即可，如下所示：

fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.title('各类别异常值分析箱型图', fontsize=15)
label = 'distance_from_home', 'distance_from_last_transaction', 'ratio_to_median_purchase_price', 'repeat_retailer', 'used_chip', 'used_pin_number', 'online_order'
plt.boxplot([d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7], labels=label)  
plt.xticks(rotation=45, fontsize=13)
plt.xlabel('变量', fontsize=13)
plt.ylabel('变量值', fontsize=13)

plt.show()

绘制饼图 plt.???

你可以使用 `pie()` 方法来绘制饼图，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计是否被诈骗数量分布
num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0]
num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0]

# 绘制饼图
labels = ['被诈骗', '未被诈骗']
sizes = [num_fraud, num_no_fraud]
explode = (0, 0.1)
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

这将绘制出一个饼图，显示被诈骗和未被诈骗的数量占比。 `labels` 列表存储每个扇形区域的标签， `sizes` 列表存储每个扇形区域的大小， `explode` 列表存储每个扇形区域与饼图中心的距离， `autopct` 参数用来控制百分比显示的格式， `shadow` 参数用来绘制阴影效果， `startangle` 参数用来控制起始角度。