seaborn绘制的箱型图调整异常值点的透明度

使用 seaborn 绘制箱型图时可以使用参数 `fliersize` 和 `alpha` 来调整异常值点的透明度。

其中，`fliersize` 用于调整异常值点的大小，`alpha` 用于调整异常值点的透明度。

例如，下面的代码将绘制一个箱型图，异常值点的大小为 8 且透明度为 0.5：

sns.boxplot(data=data, fliersize=8, alpha=0.5)

相关问题

seaborn绘制箱型图取消异常值的显示

### 回答1：
在使用 Seaborn 绘制箱型图时，可以通过设置参数 `whis` 为一个非数字值来取消异常值的显示。例如：

sns.boxplot(data, whis=np.inf)

这样就能取消异常值的显示。

### 回答2：
Seaborn库提供了绘制箱型图的功能，但默认情况下会显示异常值。如果想要取消显示异常值，可以通过以下方式操作。

在绘制箱型图之前，先通过Seaborn库中的.boxplot()函数创建一个箱型图对象。然后，可以使用Matplotlib库中的plt.subplots()函数创建plt对象和ax对象。

接下来，将ax对象传递给Seaborn库的boxplot()函数，指定参数showfliers=False即可取消显示异常值。

示例如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建箱型图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制箱型图并取消显示异常值
sns.boxplot(x=tips["total_bill"], showfliers=False, ax=ax)

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，我们使用Seaborn库加载了一个名为"tips"的示例数据集，并使用这个数据集创建了一个箱型图对象。然后，通过传递showfliers=False的参数值来取消显示异常值。最后使用plt.show()方法显示图形。

这样，就可以通过Seaborn绘制箱型图并取消显示异常值。

### 回答3：
要取消seaborn绘制箱型图中的异常值显示，可以使用`showfliers`参数来控制。`showfliers`参数是一个布尔值，默认为True表示显示异常值，如果将其设置为False，则不显示异常值。

以下是一个使用seaborn绘制箱型图取消异常值显示的实例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据
data = [2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 20, 100]

# 绘制箱型图，并取消显示异常值
sns.boxplot(data=data, showfliers=False)

# 添加标题和标签
plt.title("Boxplot without Outliers")
plt.xlabel("Data")

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会得到一个不显示异常值的箱型图。

seaborn绘制箱型图时如何设置异常值判断方式

Seaborn中绘制箱型图的函数是`boxplot()`，在调用该函数时可以通过设置`whis`参数来指定异常值判断方式。

- `whis`参数可以设置为数值，表示以该数值为界限判断异常值。
- `whis`参数也可以设置为元组，表示使用元组中的两个数值作为界限判断异常值。
- `whis`参数还可以设置为字符串，可以选择'range'(默认值)，表示使用四分位数范围；或者是'iqr'，表示使用四分位数间距。

示例：

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis=1.5)

这表示使用1.5作为判断异常值的界限

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis=(1.5, 2))

这表示使用1.5和2作为判断异常值的界限

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis='iqr')

这表示使用四分位数间距来判断异常值