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「R」数据可视化2 : 箱形图

什么是箱形图 箱形图（Box-plot）是一种用作显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。除了生信领域，该图在其他领域也经常被使用。...箱形图能显示出一组数据的最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、中位数(Median)及上下四分位数(1st/3rd Quartile),同时还可以显示逸出值(Outlier)。 ?...箱形图怎么画 (1) 需要什么格式的数据 我们需要的数据只要两列，一列为x，一列为y。本次我们使用R中提供的iris数据。 ?...比如我们想要探究不同物种的花萼长度差异。 (2) 如何使用ggplot2做箱形图 利用ggplot2画图的核心命令是geom_boxplot。我们先来尝试做一个最最基础也是最丑的boxplot图。...可以看到不同的物种之间Sepal.Length有所不同，那么这种差异显著吗？ 这个时候我们就需要做检验，那么如何可以直接把检验结果展示在图中呢。这个时候我们可以使用另一个R包ggpubr。

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    学会这7个绘图工具包，Matplotlib可视化也没那么难

    用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如表5所示。 表5　饼图的主要参数及其说明 ?...图5　直方图 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。...箱形图的主要参数及说明如表7所示。 表7　箱形图的主要参数及说明 ? 下面绘制箱形图，如代码清单6所示。...图6　垂直箱形图 ?...图9 组合图 利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。

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    数据导入与预处理-第5章-数据清理

    常见的插补算法有线性插值和最邻近插值：线性插值是根据两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的方法，简单地说就是根据两点间距离以等距离方式确定要插补的值；最邻近插值是用与缺失值相邻的值作为插补的值...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...，该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot()，其中plot...()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认不会显示网格线； boxplot()函数用于根据DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认会显示网格线。...如果需要从箱形图中获取异常值及其对应的索引，那么可以根据箱形图中异常值的范围计算，具体计算方式为：首先对数据集进行排序，然后根据排序后的数据分别计算Q1、Q3和IQR的值，最后根据异常值的范围（Q1 –

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    10个实用的数据可视化的图表总结

    对于样本分布，数据范围从 10 到 100（100% 数据在 10 到 100 之间）。但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。...所以它是正态分布的。 5、小提琴图(Violin Plot) 小提琴图与箱线图相关。我们能从小提琴图中获得的另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布的箱线图。我们将其与箱线图进行比较。...在小提琴图中，小提琴中间的白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻值是异常值的围栏。超出范围，一切都是异常值。下图显示了比较。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。...10、词云（Word Cloud） 词云图的想法非常简单。假设我们有一组文本文档。单词有很多，有些是经常出现的，有些是很少出现的。

    2.4K50

    从零开始的异世界生信学习 GEO数据库数据挖掘--GEO背景知识简介

    相关性热图 用来显示哪些样本相似性高 每个色块表示两个样本的相关性，图片为关于对角线对称的 差异基因热图 2.散点图和箱线图 图片 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图...图片 图片 箱线图的上边缘和下边缘并不是数据中的最大值和最小值 图片 箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。...箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。 箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。...图片 PCA图中，图中不同颜色代表不同分组，图上的一个小点表示一个样本，点与点之间的距离表示样本间的相似程度。离得近就更相似，离得远差异大。

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    数据挖掘知识脉络与资源整理(十)–箱线图

    箱线图的简介 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。"...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。 箱线图的绘制 箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。...这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。箱形图很形象的分为中心、延伸以及分部状态的全部范围 箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。

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    （数据科学学习手札79）基于geopandas的空间数据分析——深入浅出分层设色

    ax.axis('off') plt.suptitle('新型冠状肺炎累计确诊数量地区分布', fontsize=24) # 添加最高级别标题 plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距...fontsize=24) # 添加最高级别标题 plt.title('数据分层方法：BoxPlot', fontsize=18) plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距...2.1.2 EqualInterval EqualInterval即等间距，是最简单的一种分层方法，它在原数据最小值与最大值间以等间距的方式划分出k个层次，mapclassify中对应等间距法的类为EqualInterval...Jenks Natural Breaks旨在为1维数据计算合适的划分点，使得不同组之间的差距尽可能大的同时组内差距尽可能小，其思路非常简单，举一个简单的例子进行说明： 　　对于一组待分割的序列 (X...ax.axis('off') plt.suptitle('新型冠状肺炎累计确诊数量地区分布', fontsize=24) # 添加最高级别标题 plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距

    1.8K20

    基于geopandas的空间数据分析-深入浅出分层设色

    其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色。 但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。...ax.axis('off') plt.suptitle('新型冠状肺炎累计确诊数量地区分布', fontsize=24) # 添加最高级别标题 plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距...fontsize=24) # 添加最高级别标题 plt.title('数据分层方法：BoxPlot', fontsize=18) plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距...Jenks Natural Breaks旨在为1维数据计算合适的划分点，使得不同组之间的差距尽可能大的同时组内差距尽可能小。...的优点是可以尽量在地区分布图中真实反映原始数据的分布特点。

    1.4K20

    数据分析中10种常见的可视化图例

    从数据类型出发，面向需要表达的指标，老码农尝试对常见的可视化图例进行了梳理。 一. 单变量的可视化 如果我们关注单一变量的指标变化，可以优先考虑直方图以及箱形图。...2 箱形图 箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。...数据类型：单变量的连续值 使用场景：数据的分布及异常值检测 表达形态：用矩形代表4分位间距，中值由框内的一条线表示，异常值绘制为单个点。...局限：当数据是分类的或显示随时间变化的趋势时，避免使用箱形图。 二. 两个变量的可视化 如果关注两个变量关系，我们可以优先考虑散点图及其变体气泡图。...在漏斗图中，每个分段对应于顺序过程中的一个步骤或阶段。它们说明了数据点在各个阶段中的进展。 数据类型：具有阶段性的类别 使用场景：流程的处理，例如销售、转化和客户旅程等。

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    Python数据分析之Seaborn（分类分析绘图 ）

    _subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> 箱型图 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...如上图所示，标示了图中每条线表示的含义，其中应用到了分位值（数）的概念。...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...举例说明，以下是箱形图的具体例子： 这组数据显示出： 最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=...scale: {“area”, “count”, “width”}, optional #用于调整琴形图的宽带。

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    R语言数据挖掘实战系列（3）

    如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。         （3）箱型图分析。...遵循的主要原则有：各组之间必须是相互排斥；各组必须将所有的数据包含在内；各组的组宽最好相等。         ...2.定性数据的分布分析         对于定性变量，通常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼形图和条形图来描述定性变量的分布。...、四分位数间距（四分位数间距是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...作图函数名 作图函数功能 barplot() 绘制简单条形图 pie() 绘制饼形图 hist() 绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 boxplot() 绘制样本数据的箱型图 plot() 绘制线性二维图

    1.1K30

    10 分钟用 Python 搞定数据可视化！

    有了这两组数据，怎么研究入射角和折射角之间的关系呢？它们之间符合什么函数关系？...通过这个例子，可以总结如下： 绘制散点图，要有对应的两组数据（二维图）； 两组数据所对应的两个变量是连续变量； 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...箱形图 箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图。 图 10 显示了通常的箱形图的形状： ?...图 10 箱线图 通过箱形图，可以观察到如下信息： 数据的统计值为中位数、最大值、最小值等 数据集中是否存在异常值，以及异常值的具体数值 数据是否是对称的 数据的分布是否密集、集中 数据是否有偏向性 还要提到股票...，如果仔细观察，里面也用到了箱形图。

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    10 分钟用 Python 搞定数据可视化！

    有了这两组数据，怎么研究入射角和折射角之间的关系呢？它们之间符合什么函数关系？...通过这个例子，可以总结如下： 绘制散点图，要有对应的两组数据（二维图）； 两组数据所对应的两个变量是连续变量； 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...箱形图 箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图。 图 10 显示了通常的箱形图的形状： ?...图 10 箱线图 通过箱形图，可以观察到如下信息： 数据的统计值为中位数、最大值、最小值等 数据集中是否存在异常值，以及异常值的具体数值 数据是否是对称的 数据的分布是否密集、集中 数据是否有偏向性 还要提到股票...，如果仔细观察，里面也用到了箱形图。

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    学会五种常用异常值检测方法，亡羊补牢不如积谷防饥

    注意，输入的数据集是一维的。接下来，我们探索一些用于多维数据集的更先进方法。 方法 2—箱形图 ? 箱形图是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。...正如你所看到的，任何高于 75 或低于-35 的点都被认为是离群点。结果和上面方法 1 非常接近。 ? 箱形图剖析： 四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建箱形图。...四分位间距对定义离群点非常重要。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差 (IQR = Q3 -Q1)。...在这种情况下，离群点被定义为低于箱形图下触须（或 Q1 − 1.5x IQR）或高于箱形图上触须（或 Q3 + 1.5x IQR）的观测值。 ? 来源：维基百科 ?...这只是形成簇所需的最小核心点数量。第二个重要的超参数是 eps。eps 可以视为同一个簇中两个样本之间的最大距离。 边界点与核心点位于同一个簇中，但前者距离簇的中心要远得多。 ?

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    学会五种常用异常值检测方法，亡羊补牢不如积谷防饥

    注意，输入的数据集是一维的。接下来，我们探索一些用于多维数据集的更先进方法。 方法 2—箱形图 ? 箱形图是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。...正如你所看到的，任何高于 75 或低于-35 的点都被认为是离群点。结果和上面方法 1 非常接近。 ? 箱形图剖析： 四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建箱形图。...四分位间距对定义离群点非常重要。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差 (IQR = Q3 -Q1)。...在这种情况下，离群点被定义为低于箱形图下触须（或 Q1 − 1.5x IQR）或高于箱形图上触须（或 Q3 + 1.5x IQR）的观测值。 ? 来源：维基百科 ?...这只是形成簇所需的最小核心点数量。第二个重要的超参数是 eps。eps 可以视为同一个簇中两个样本之间的最大距离。 边界点与核心点位于同一个簇中，但前者距离簇的中心要远得多。 ?

    2.3K21

    【数据可视化包Matplotlib】Matplotlib基本绘图方法

    plt.bar()函数用于绘制柱状图，参数及其解释如下： x：柱状图的x轴位置，一般为类别或者组名，可以是一个数字序列或字符串序列。...plt.scatter()函数用于绘制散点图，其常用参数及解释如下： x：指定散点图中点的x轴数据，可以是一个数组或者列表。 y：指定散点图中点的y轴数据，可以是一个数组或者列表。...plt.boxplot(data['amounts']) # plt.boxplot(data['amounts'],vert=False) # vert=False设置水平显示箱形图 plt.show...IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。...箱线图依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据做任何限制性要求，其判断异常值的标准以四分位数和四分位数间距为基础。

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    散点图及数据分布情况

    6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 6.11 基于分组数据绘制多个点图 6.12 绘制二维数据的密度图 第五章 散点图 散点图经常用来描述两个连续变量之间的关系...5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...，密度曲线和箱型图之间的关系。...#这是因为置信域即槽口的上边界超过了箱体，但是没有什么毛病图还是可以用的惹 6.8 向箱型图中添加均值 Q：如何向箱型图添加均值？...在这种图中点的分组和排列取决于数据。每个点的宽度对应了最大组距。系统默认最大组距是数据范围的1/30，可以通过binwidth进行调整。

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