引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....(以上图来源于网络，如侵权，望告知，删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 中绘制箱线图的函数为 boxplot ()，但要想进行定制化绘制需求，则需设置较多的绘图参数，boxplot...指定要绘制箱线图的数据 notch 是否是凹口的形式展现箱线图 sym 指定异常点的形状...、线宽、线类型、异常点的颜色、形状、透明度等基本设置。...总结 本期推文就箱线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍，当然，在添加误差等绘图特征时，可能可R还有一定差距。本人能力有限，如发现错误，后台告知或加群讨论啊
在matplotlib中，使用boxplot命令绘制箱线图，boxplot绘图命令比一般的plot、scatter更为高级，他拥有改变子图布局并固定其格式的底层。 ...箱线图中，箱体为中间矩形框，矩形框中间默认为中位线，上下伸出者为须，伸出者末尾横线为上（下）四分位线，箱体外点状物为flier。... 因为Q1-1.5×IQR=-20 小于data.min=0,所以该数据没有下异常值 由于没有异常值，所以箱线图没有哪些外部的散点。...matplotlib中的箱线图命令boxplot只需一个统计数据数组即可绘图，在传入后，x轴变为与数据对应的列数，而且不能再使用set_xlim、set_xticks等命令更改x轴样式。...箱线图的常见美化 在第二小节中我们已经尝试了手工打造一个箱线图，而matplotlib的boxplot命令与我们手工绘制的箱线图没有本质区别，只是进行了更高级的封装，将明面上的箱线图绘制过程转向后台
其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。 5 增强箱型图 增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例：现有一组数据（df），记录了2015年站点不同季节的PM2.5数值，共计98万余条，现用箱型图和增强箱型图表示。..., fliersize = 1) #最后一个参数为异常点大小 ax2.set_yticks([]) #取消y轴刻度 ax2.set_ylabel('') #取消y轴标签 ax2.set_title('Boxplot...1.5*IQR', font1) #普通箱型图，设置异常值范围为2*IQR(默认为1.75*IQR,whis参数)，并添加凹陷 ax3 = fig.add_subplot(133) sns.boxplot...2*IQR', font1) plt.subplots_adjust(wspace = 0.03) plt.show() 从图中可以看出，与普通箱型图相比，增强箱型图可以展现大数据量更多的细节。
箱线图，是指—种描述数据分布的统计图，是表述数据的第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值（离群值）的一种图形方法。...我们先绘制一个简单的箱线图，对比两组数据的分布： import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...可以通过 sym参数 设置异常点的显示样式: plt.boxplot([X1,X2],sym="r+", labels =[" A组","B组"]) ?...可以隐藏离群点： plt.boxplot([X1,X2],showfliers = False, labels =[" A组","B组"]) ?...whis点显示为离群值，反之亦然。
seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。 matplotlib和seabron是静态可视化库，pyecharts有很好的web兼容性，可以进行可视化动态效果。...6、箱线图：boxplot() # 6、箱线图：boxplot() # boxplot可以直观明了地识别数据批中的异常值，也可以判断数据批的偏态和尾重，发现有一些异常点； ax1=sns.boxplot...# 一般swarmplot(),stripplot() 同boxplot()和violinplot()一同使用，既可以观察总体分布，也能看个体分布情况 ax1=sns.boxplot(x="day",...9、小提琴图跟boxplot()用途一样 # 9、小提琴图跟boxplot()用途一样 ax1 = sns.violinplot(x="day", y="total_bill_dollar", hue=...一般掌握以上的绘图方法就能够确保够用，主要是熟能生巧，能够快速找到数据之间的关系，筛选有价值的数据字段，快速完成特征工程；
但好在略懂一点python的matplotlib画图，于是决定换个更适合程序员的画图工具。 人生苦短，我用python。 话不多说，为节约搜索画图方法小伙伴的时间先展示一下最终效果。...#设置box的宽度 flierprops={'marker':'x','markeredgecolor':'black'}, #设置异常点的形状和颜色...major ticks为主刻度点，为 10的整数倍，其余为副刻度点。...如果要输出矢量图可以保存为svg plt.show() 最后来个总结吧： 1：flierprops={'marker':'x','markeredgecolor':'red'},比如在这段代码中，修改异常点颜色的参数名为...markeredgecolor，之前在百度搜索时看见一篇博客写color参数来修改颜色，试了之后发现自己的异常点颜色并没有变化，在这上面花了很多功夫。
在分析数据时，如果存在离群点，即异常值，它们的数值会超出最大或最小观察值的范围。在箱型图中，这些离群点通常以“圆点”的形式呈现，便于我们直观识别和处理。...pip install seaborn scikit-learnimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as snsfrom...该方法通过分析不同 K 值下的聚类效果，帮助我们找到一个合适的簇数。其优点在于直观易懂，能够有效地指导聚类数的选择。...设置一个循环，从 1 到 10（包含 1，但不包含 11），即测试 1 到 10 个簇。init = 'k-means++'：使用 K-means++ 初始化方法，以提高聚类结果的质量。...通过利用箱型图，我们识别并处理了异常值，为后续的聚类分析奠定了坚实的基础。在确定适合的质心数量时，我们运用了肘部法则，成功找到了最佳的K值。
在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sunspots.csv') # 绘制箱线图（1.5倍的四分位差，如需绘制3倍的四分位差，只需调整whis参数） plt.boxplot...如上图所示，利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。...从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。...通过上图可以直观地发现数据中是否存在异常点或极端异常点，但无法得知哪些观测为异常点，以及这些异常点的具体数值。
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...import numpy as np import pandas as pd import matplotlib %matplotlib inline diamonds = pd.read_csv("...从图上我们可以看到钻石重量的分布是十分倾斜的：大多数钻石大约1克拉及以下，但也有极少量极端值。...将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。接下来看看有没有钻石大于3.5克拉： diamonds[diamonds["carat"] > 3.5] ?...出于数据探索的目的，我们完全可以舍弃这些点，但如果是把数据的全貌展示给别人看，我觉得有必要详细说明：范围之外还存在9个离群点。
即如果你想要找出数据中的异常高低值，BoxPlot是不错的选择： ?...cmap方案实例，譬如我们这里是Reds，就需要按照前面bp的有记录数量的分层结果，从Reds中产生同样5个档次的颜色，具体操作过程如下： import matplotlib.patches as mpatches...的数据分层点 bp = mc.BoxPlot(temp['province_confirmedCount']) bins = bp.bins # 制作图例映射对象列表 LegendElement =...(k) 份并以这 (k) 份数据的中位数作为各自的初始点，接着基于k-medians的思想，迭代计算为每个样本点找到与其距离更近的中位数点，并以此重新划分分层以及重新计算各分层中位数点，直至每个数据对应的分层标签不再变化...，再将每个分层中数据的最大值作为间断点，下面我们从mapclassify源代码中抽出该部分代码，对其迭代过程可视化，具体的代码较多，请在文章开头的Github仓库中对应本文路径下查看： ?
和之前学习Pandas一样，我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子，进而梳理Python绘图的基本操作，主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。...上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是下半篇，上半篇链接在这里。...如上图所示，箱线图主要包含几个关键的数据，上、下四方位数，中位数，上、下边缘以及异常值。简单来说，上四分位数表示全部数据中有四分之一的数据大于它，异常值表示远离上或下四分位数。...可以看到每种属性都有异常值，远超于普通宝可梦，其中血量值的异常值数量最多。 接着我们来看不同的代目的各种属性的分布特征，共用同一个Y轴，同时绘制四张子图。...小提琴图中宽度较厚的部分表示具有较高密度点的区域，而较薄的部分则表示低密度点的区域。
import matplotlib.pyplot as plt # Histogram df['column_name'].plot(kind='hist') plt.show() # Boxplot...df['column_name'].plot(kind='box') plt.show() 插播：在python里面使用iris (现搜的) 第一种方法时从sklearn库里面获取，没有第五列...install scikit-learn from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print(iris.data) 第二种方法是从seaborn...) plt.show() # Bar plot cts = tips.sex.value_counts() cts.plot(kind = 'bar') plt.show() 2.两变量画图 点图...但是，要用 .boxplot（） 方法而不是 .plot（） 方法。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib...数据统计 接下来，检查数据的分布可以识别异常值。我们从数据集的汇总统计数据开始。...异常值 修正异常值 (outliers) 是一件棘手的事情。因为我们很难判断异常值是否由测量误差引起，或者是不正确的单位记录数据，或者是真正的异常。...(零点零几的点)。...(boxplot) 小提琴图 (violinplot) 然后用 Iris 数据来展示 箱形水平图 (boxplot h) 双变量分布图 (jointplot) 首先加载 Titanic 的数据。
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif...autopct='%1.2f%%', # 显示数值标签 pctdistance=1.2, #数值标签到中心点的距离 rotatelabels=True # 旋转标签...object at 0x7efe1de27450>, matplotlib.patches.Wedge object at 0x7efe1de27a50>, matplotlib.patches.Wedge...2 箱线图 2.1 参数说明 matplotlib绘制箱线图通过boxplot()方法实现，主要参数如下： ?...boxplot()方法返回值是一个dict，键值包括'whiskers'、'caps'、'boxes'、'fliers'、'means'，分别表示须线、顶端末端线段、箱体、异常数据、均值等绘图对象分别组成的列表
同时也可以获取较多的统计信息，例如：四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。...快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 导入数据...seaborn主要利用boxplot箱线图，可以通过seaborn.boxplot[1]了解更多用法 绘制多个箱线图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...darkgrid") # 解决Seaborn中文显示问题 # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') df_tips = sns.load_dataset('tips') # 创建matplotlib...添加额外数据信息 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(font='SimHei', font_scale=0.8
从整合前到整合后的过程图如下： 处理异常值 最后看看数据里有没有什么异常值 (outlier)，用 seaborn 里面的 boxplot 看一秒看出来，如下面代码和图。...fig = plt.figure( figsize=(8,4), dpi=100 ) sns.boxplot(data.price) plt.show() 从上图最左边几个点的值 IVE 的价格有几个在...首先看看不带异常数据的 boxplot，一切正常。...4 条异常数据。...将这些「事件」点和价格一起画出来。 图中的深青色的点就是我们需要采样的点。当然不同的阈值 h 会得到不同的样本，用到机器学习中，h 也是个超参数，需要被调节。
kind 这类我们取 scatter，代表散点的意思。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 箱型图： 它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...) sns.boxplot(data=df) plt.show() 运行结果： Matplotlib: ?...下面是可视化知识点的思维导图，希望大家转发收藏 ?
一、箱体图介绍 箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot)，一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值，上四分位，均值，下四分位，最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。...可以直观明了地识别数据中的异常值 2. 利用箱体图可以判断数据的偏态和尾重 3....利用箱体图可以比较不同批次的数据形状 二、Python绘制箱体图 2.1 环境介绍 系统环境：mac 编程环境：pycharm 所需要的包：numpy，matplotlib，pandas 2.2 安装pandas...-*- coding:utf-8 -*- """ 绘制箱体图 Created on 2017.09.04 by ForestNeo """ import numpy as np import matplotlib.pyplot..."dataSet1":list1, "dataSet2":list2, "dataSet3":list3, "dataSet4":list4, }) #draw data.boxplot
条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...图片 在以后的工作中，如果遇到可视化工作，又不太确定如何更好的呈现数据，可以来看看上面的图片，也许能找到灵感。...实现散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, c=None, marker=None) 几个重要的参数 x，y：数值坐标 c：点的颜色 marker：标记的符号，可以选择...盒式图 matplotlib 实现盒式图（箱形图） matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, label=None) x：需要传入的数据 notch：为是否展示带有缺口的箱形...'], notch=True) plt.show() sns.boxplot(x=tips['day'], y='total_bill', data=tips) plt.show() Matplotlib
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