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python boxplot pvalue_1.1.1数据质量分析Python boxplot,111,箱,线图

發(fā)布時間:2024/4/18 python 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python boxplot pvalue_1.1.1数据质量分析Python boxplot,111,箱,线图 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

原理

1.箱線圖介紹

箱形圖(Box-plot)又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖,是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計圖。

中位數(shù):一組數(shù)據(jù)按順序排列,從小至大第50%位置的數(shù)值

上四分位數(shù)(Q1):一組數(shù)據(jù)按順序排列,從小至大第25%位置的數(shù)值

下四分位數(shù)(Q3):一組數(shù)據(jù)按順序排列,從小至大第75%位置的數(shù)值

四分位數(shù)和下四分位數(shù)之間的差值,即四分位數(shù)差(IQR,interquartile range)Q3-Q1

上限值:Q1-1.5×IQR(大于上四分位數(shù)1.5倍四分位數(shù)差的值)

下限值:Q3+1.5×IQR(小于下四分位數(shù)1.5倍四分位數(shù)差的值)

離群值(異常值):一組數(shù)據(jù)中超過上下限的真實值

這兩條線段為異常值截斷點,稱其為內(nèi)限

在Q3+3IQR和Q1-3IQR處畫兩條線段,稱其為外限。

極端異常值,即超出四分位數(shù)差3倍距離的異常值,用實心點表示;

溫和異常值,即處于1.5倍-3倍四分位數(shù)差之間的異常值,用空心點表示。

2.代碼

boxplot函數(shù)的參數(shù)解讀

plt.boxplot(

x, // 指定要繪制箱線圖的數(shù)據(jù)

notch=None, // 是否是凹口的形式展現(xiàn)箱線圖,默認非凹口:False—非凹口—更好看

sym=None, // 指定異常點的形狀,默認為+號顯示,沒有懂什么意思???

vert=None, // 是否需要將箱線圖垂直擺放,默認垂直擺放,Ture—垂直擺放

whis=None, // 指定上下須與上下四分位的距離,默認為1.5*IQR, 指定其他距離???

positions=None, // 指定箱線圖的位置,默認為[0,1,2…];

widths=None, // 指定(中間箱子)箱線圖的寬度,默認為0.5;

patch_artist=None, // 是否填充箱體的顏色,True—填充

meanline=None, // 是否用線的形式表示均值,默認用點來表示:True—虛線,False—三角點

showmeans=None, // 是否顯示均值,默認不顯示:True—顯示,配合meanline使用

showcaps=None, // 是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線,默認顯示:False—不顯示

showbox=None, // 是否顯示箱線圖的箱體,默認顯示:True—顯示

showfliers=None, // 是否顯示異常值,默認顯示 :False—不顯示

boxprops=None, // 設置箱體的屬性,如邊框色,填充色等配合patch_artist使用

labels=None, // 為箱線圖添加標簽,類似于圖例的作用

flierprops=None, // 設置異常值的屬性,如異常點的形狀、大小、填充色等;

medianprops=None, // 設置中位數(shù)的屬性,如線的類型、粗細等;

meanprops=None, // 設置均值的屬性,如點的大小、顏色等;

capprops=None, // 設置箱線圖頂端和末端線條的屬性,如顏色、粗細等;

whiskerprops=None // 設置須的屬性,如顏色、粗細、線的類型等

)

示例

def programmer_1(file_name):

catering_sale = file_name

data = pd.read_excel(catering_sale, index_col=u'日期')

plt.figure(figsize=(15,5)) // 變量過多,設置大小

# 畫箱線圖

p = data.boxplot(return_type='dict')

programmer_1(r'D:\XXX\Python\python_data_analysis_and_mining_action-master\chapter3\data\catering_sale_all.xls')

總結

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