文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在seaborn boxplot上叠加其他百分位标记时出现问题

在使用seaborn的boxplot绘制箱线图时，叠加其他百分位标记时可能会遇到一些问题。这里给出一些可能出现的问题以及解决方案：

问题：

  1. 叠加的百分位标记不正确，显示的位置有误。
  2. 叠加的百分位标记无法正确显示，看不到标记点。

解决方案：

  1. 确保数据的格式正确。首先，要确保要绘制箱线图的数据集格式正确，应该是一个二维数组或DataFrame。其次，叠加的百分位标记的数据也需要是正确的百分位数值，通常是一个介于0和100之间的数值。
  2. 使用正确的参数。在seaborn的boxplot函数中，可以通过传递参数showfliers来控制是否显示离群值，默认为True；通过传递参数whis来设置箱线图的百分位范围，默认为1.5，即显示上下四分位之外的1.5倍的IQR距离。如果要显示其他百分位标记，可以使用参数whis来设置一个列表，例如[5, 95]表示显示5%和95%的百分位标记。可以根据需求调整参数来显示所需的百分位标记。
  3. 确认使用的版本和文档。如果遇到问题，可以确认一下使用的seaborn库的版本是否是最新的。同时，可以查看seaborn的官方文档，里面提供了详细的函数说明和使用示例，可以参考文档中的示例代码来解决问题。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  1. 云计算产品：腾讯云云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）- 提供弹性的云服务器，满足不同规模和需求的应用场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 数据库产品：腾讯云云数据库MySQL - 提供稳定可靠的云数据库服务，适用于各类应用场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 云存储产品：腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）- 提供高可用、高可靠、低成本的对象存储服务。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
  4. 人工智能产品：腾讯云人脸识别（Face Recognition）- 提供高精度的人脸识别和分析服务，可广泛应用于人脸验证、人脸搜索等场景。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/fr
  5. 元宇宙产品：腾讯云小微云游戏 - 基于云技术的游戏新模式，可实现游戏的流畅运行和跨设备的畅玩体验。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cloudgaming
相关搜索:html键盘字符代码html定时器怎么做html怎样输出空格html5移动apphadoop集群安装http状态码502换空间需要重新备案吗http短信接口开发http调用短信接口https 虚拟主机
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

一个矩形竖立在一个 bin 上，其高度与 bin 中的数据点数量成正比。直方图给人一种底层数据分布密度的感觉。...3-D 面积图 此图表是在 3 维空间上测量的。将在下面展示最常见类型的视觉表示和代码。...它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...3D 气泡图 这是在 3 维空间中设计的气泡图。这里的气泡是球形的。 雷达图 它是一个图形显示数据，由许多自变量组成。它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。...第 25 个百分位标记称为“Q1”（代表数据的第一季度）。第 75 个百分点是 Q3。Q3 和 Q1 (Q3 – Q1) 之间的差异是 IQR（四分位距）。

9.4K20

五分钟入门数据可视化

主要的可视化视图 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...如我们一次只关注身高变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。...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。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。

2.7K30

    • Kaggle | 女士电子商务服装数据分析

    **推荐的IND：**二进制变量，说明客户在推荐1的地方推荐产品，不推荐0的地方。 **积极的反馈计数：**积极的整数，记录发现该评论为积极的其他客户的数量。...Seaborn：Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...我们可以从图片看出：数据中的顾客大部分集中于30到50之间，属于成年人较多 绘制不同年龄的评价等级图 sns.boxplot是sns中的箱型图 plt.figure(figsize=(10,10)) sns.boxplot...在图中可以看出评分分布比较均匀 2、每个部门、推荐什么服装？...看出大部分人评论的长度都基本在500 绘制不同年龄段的人Review Length变量分布 plt.figure(figsize=(20,10)) sns.boxplot(x = 'Age', y =

    2.5K82

    Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

    可视化视图分为 4 类， 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...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。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...热力图是一种非常直观的多元变量分析方法，通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。 另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。...最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。

    1.8K10

    Pandas高级教程之:plot画图详解

    来画box图： In [42]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5)) In [44]: bp = df.boxplot() boxplot可以使用by来进行分组...= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) In [61]: df.plot.area(); 如果不想叠加...平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。 使用平行坐标点表示为连接的线段。 每条垂直线代表一个属性。 一组连接的线段代表一个数据点。 趋于聚集的点将显得更靠近。...它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。...(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y"); 缩放 画图中如果X轴或者Y轴的数据差异过大，可能会导致图像展示不友好，数值小的部分基本上无法展示

    3.5K41

    Python数据可视化的10种技能

    我来简单介绍下这四种关系的特点： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...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。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。 热力图是一种非常直观的多元变量分析方法。...最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。

    2.7K20

    数据分析入门系列教程-常用图表

    饼图 饼图可以很好的呈现每类数据所占总数据的比例情况 热力图 热力图是把数据用矩阵表示的形式，不同数据颜色不同，可以通过颜色直观的判断某个位置上的数值情况 雷达图 可以很好的显示一对多的关系，比如王者荣耀中的对局信息...，把可视化图表分成如下几类 联系 查看多个变量之间的关系，例如：散点图，雷达图 比较 比较数据间各类别的关系，例如：条形图 趋势 展示数据随时间的变化趋势，例如：折线图 构成 各部分占总体的百分比，例如...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。...可以看到，使用 seaborn 库，x 轴上的元素会自动被排序 pyecharts 实现折线图 from pyecharts.charts import Line line = Line() line.add_xaxis...label：可以设置标签 seaborn 实现盒式图 seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) plt.boxplot(tips['total_bill

    1.9K20

    Seaborn从零开始学习教程（四）

    如果你的数据是 pandas 的分类数据类型，那么就是使用默认的分类数据顺序，如果是其他的数据类型，字符串类型的类别将按照它们在DataFrame中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： sns.swarmplot...由于小提琴使用KDE，还有一些其他可以调整的参数，相对于简单的boxplot增加了一些复杂性： sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="time",...在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...当然，这也意味着这些图块可以和其他种类的图块一起在一个多面板的绘制中共存： f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3)) sns.countplot(y="deck", data...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在Seaborn中绘制分类图。

    1.8K20

    70个精美图快速上手seaborn！

    图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。...() 图片 通过hue指定分组： In 14: sns.stripplot(data=tips, x="day", y="tip", hue="smoker") plt.show() 图片 设置多个其他参数...h') plt.show() 图片 基础分簇散点图 In 18: # 水平 sns.swarmplot(data=tips, x="total_bill") plt.show() 图片 指定在y轴上绘图...plt.show() 图片 dodge参数表示在执行hue分组的时候，不同组别下的数据是否放在一个主体中： In 52: sns.boxplot(data=tips, x="day",y="tip",hue...，变成水平小提琴图： In 57: # 交换x和y的位置 sns.violinplot(data=tips, y="sex",x="tip",hue="day") plt.show() 图片 设置其他参数

    2.5K150

    天天Get 新技能！！

    如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...绘制密度图的方法： plot(density(x)) 其中的x是一个数量型向量，由于plot()函数会创建一副新的图形，要向一幅已经存在的图形上叠加密度曲线，可使用lines()函数： >par(mfrow...箱线图 箱线图（又称为盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小数、下四分位数、中位数（第50百分数）、上四分位数（第75百分数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...上图可以在同一个水平上观察每种车型的每加仑汽油行驶公里数。

    1.1K50

    十分钟掌握数据可视化基本操作（下）

    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。...总体来看，五代目宝可梦的攻击力水平要高于其他代目，二代目宝可梦的特殊攻击水平要低于其他代目。...另外我们还可以在boxplot中添加参数hue，分门别类地进行箱线图绘制，这里根据是否为神兽来做区分，显然神兽的防御属性远超非神兽。 ?...可以看到特殊攻击、攻击和特殊防御的数值与是否为神兽的相关性较高，而代目与其他数据的相关性较低。...参考资料 Visualizing Pokémon Stats with Seaborn Seaborn官方文档

    69120

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...这种图有时被称为“蜂群”，并通过在catplot()中设置kind="swarm"来激活swarmplot()在seaborn中绘制: sns.catplot(data=tips, x="day", y...对于其他应用程序，与其显示每个类别内的分布，不如显示值的集中趋势的估计值。Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要的是，这些函数的基本API与上面讨论的相同。...在seaborn中，barplot()函数操作一个完整的数据集，并应用一个函数来获得估计值(默认取平均值)。...()是在FacetGrid上构建的，这意味着很容易添加faceting变量来可视化高维关系: sns.catplot( data=tips, x="day", y="total_bill",

    35520

    探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

    探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法...本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...参数说明： 与箱型图完全一致，代码部分只把绘图函数由boxplot改为violinplot。 boxenplot 增强箱型图，适用于大数据集，相对于普通的箱型图，绘制出了更多的百分位点分布情况。...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。

    3.4K31

    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...由于小提琴使用 KDE，还有一些其他可以调整的参数，相对于简单的 boxplot 增加了一些复杂性： ?...在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。 当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ?...当然，这也意味着这些图块可以和其他种类的图块一起在一个多面板的绘制中共存： ? 绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在 Seaborn 中绘制分类图。

    4K20

    Matplotlib数据分布型图表（3

    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。...一般箱型图中包含了下四分位数、中位数、上四分位数、上下界和异常值组成。对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。...它不仅表示了数据的范围、异常值，还表示了在不同数值段的数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...图片来自知乎 上图展示了箱型图与小提琴图的关系，小提琴图也展示了最小值、最大值、中位数、四分位数和离群值，并在此基础上添加了密度曲线。...基础语法： seaborn.violinplot(x,y,data,hue,order,hue_order,orient,scale,inner,ax,**kwargs) 参数解释同增强箱型图一致，其他的参数解释

    1.1K20

    20组matplotlib绘图实战练习

    以下练习数据来源均为seaborn库中提供，通过网络获取，如果出现网络获取慢或者失败的情况，可以到GitHub上搜索seaborn-data，下载后传入读取路径即可 from matplotlib import.../seaborn-data') data.head() ?...这幅图就很明确的可以看出，萼片与花瓣大小不成正比的花是同一类型，而其他两类都是成正相关关系 餐厅消费情况分析 data = sns.load_dataset("tips", data_home='..../seaborn-data') data.head() # 总消费，小费，性别，吸烟与否，就餐星期，就餐时间，就餐人数 ?...从图中可以看出，男性抽烟和女性抽烟者均比同性别不抽烟的顾客给的小费多，女性抽烟者甚至比男性不抽烟者给的多，但是在高端小费领域男性不抽烟者就比较大气慷慨了 ---- 今天先到这里，明天我们在分析一下泰坦尼克号海难幸存者状况

    1.1K30

    盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

    0 引言 本文是 Python 系列的第九篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之...第二章广度了解 (in-breadth) 其他类型的图，只是做个简单展示。 注：在公众号对话框输入 data 可下载数据。...此外，这样的表给不了太多有用信息，除非我们知道数据应该在一个特定的范围 (如萼片长度的最小值是 0.055, 和它其他指标如均值和几个百分位数都不是量纲的，很有可能是测量错误)。...2 广度了解 Seaborn 在本节中我们用 Seaborn 提供了内置数据集 Titantic 来展示 条形图 (barplot) 计数图 (countplot) 点图 (pointplot) 箱形图

    1.5K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券