首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于连续值制作箱形图

是一种统计图表,用于展示一组数据的分布情况。箱形图可以显示数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值,以及异常值的存在。

箱形图的制作步骤如下:

  1. 收集数据:首先需要收集一组连续值的数据,例如某个指标在不同时间点或不同地区的取值。
  2. 计算统计量:根据收集到的数据,计算出数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值。中位数表示数据的中间值,上下四分位数表示数据的分布情况,最大值和最小值表示数据的范围。
  3. 绘制箱形图:在图表上绘制一个箱子,箱子的上边界和下边界分别表示上下四分位数,箱子内部的线表示中位数。然后在箱子的上方和下方绘制线段,表示最大值和最小值。如果存在异常值,可以用圆圈或星号等符号标记出来。

箱形图的优势在于:

  1. 易于理解:箱形图直观地展示了数据的分布情况,可以帮助人们快速了解数据的中心趋势、离散程度和异常值情况。
  2. 提供比较依据:通过比较不同箱形图的位置、形状和异常值情况,可以快速判断不同数据集之间的差异和相似性。
  3. 可视化数据分析:箱形图可以与其他图表结合使用,例如折线图或柱状图,以便更全面地分析数据。

箱形图的应用场景包括:

  1. 统计分析:箱形图常用于统计学和数据分析领域,用于展示数据的分布情况和异常值。
  2. 质量控制:在质量控制过程中,箱形图可以用于监测生产过程中的异常值和离群点。
  3. 市场调研:在市场调研中,箱形图可以用于比较不同产品或不同品牌的性能指标,帮助决策者做出合理的选择。

腾讯云提供了数据分析和可视化的相关产品,例如腾讯云数据湖分析(Data Lake Analytics)和腾讯云数据可视化(Data Visualization),可以帮助用户进行数据处理和分析工作。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

和小提琴

(Box-plot) 又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大、最小、中位数、及上下四分位数。...绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。...的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,下四分位数,下边缘,还有一个异常值。...大于上四分位数1.5倍四分位数差的,或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的,划为异常值(outliers)。 异常值之外,最靠近上边缘和下边缘的两个处,画横线,作为线图的触须。...小提琴 小提琴 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了和密度的特征,主要用来显示数据的分布形状。跟类似,但是在密度层面展示更好。

2.2K20

「R」数据可视化2 :

在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。...什么是 (Box-plot)是一种用作显示一组数据分散情况的统计,因形状如箱子而得名。除了生信领域,该在其他领域也经常被使用。...能显示出一组数据的最大(Maximum)、最小(Minimum)、中位数(Median)及上下四分位数(1st/3rd Quartile),同时还可以显示逸出(Outlier)。 ?...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。 ?...(2) 如何使用ggplot2做 利用ggplot2画的核心命令是geom_boxplot。我们先来尝试做一个最最基础也是最丑的boxplot

1.9K10

python数据可视化之画

最近接到锅让画几个数据。其实第一反应是用origin来画图,但问了一圈周围没有用Origin画过的,有些问题无法解决又百度不到。...', '5000', '6500', '10000'] pos = [math.log10(int(x)) for x in text] #调整每个box的位置,因为一组数据中有9个box,而由于的特殊性其...'top'].set_linewidth(2) ax.spines['left'].set_linewidth(2) ax.spines['right'].set_linewidth(2) 此时画出的是这样的...tutorial1.png 可以看出现在的还没有图例,并且左右的空白有点多,需要调整 #减少两侧空白 ax.set_xlim(1.7, len([math.log10(x) for x in log_major...这里保存一定要在显示之前,否则就保存下来了显示完后自动刷新的空白图片 plt.savefig('tutorial1.png', format='png') #可以指定png, pdf等多种格式,如果要输出矢量可以保存为

6.2K00

python pyecharts数据可视化 折线图

——《月亮与六便士》 文章目录 一、数据获取 二、折线图 三、 一、数据获取 数据来源:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html...折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...按月统计).html') 运行效果如下: [4l4j77nd9w.gif] 三、 (Box-plot)又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计。...boxplot.prepare_data(y_data)) boxplot.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='2019年成都季度AQI指数...opts.AxisOpts(name='季度'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='AQI指数') ) boxplot.render('2019年成都季度AQI指数

2.8K30

R语言中绘制的替代品:蜂群和小提琴

p=11073  非常有用,因为它们不仅指示中间,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是,也有一些提供了一些附加信息。...在这里,我们将仔细研究的潜在替代方案:蜂群和小提琴。  蜂群 原则上,蜂群类似于一维散点图,因为它将单个测量结果显示为点。...小提琴的想法是将和密度结合起来。...在R中创建小提琴 为了演示小提琴的不同之处,请比较以下两种表示形式: grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2)    在这种情况下,我们看到了小提琴情节的限制...另一方面,显示,实际上只有两个测量值大于60。

1.4K30

Python Matplotlib数据可视化 绘制、散点图和直方图

本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化,熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法,并绘制、散点图和直方图。...绘制 线图,又称 (boxplot) 或盒式,不同于一般的折线图、柱状或饼等传统图表,只是数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该信息量较大...,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异(需在线图中加入均值点),还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。...使用展示出不同技术等级 (Skill_Moves) 的运动员的评分 (Rating) 分布情况,即横轴为运动员的技术等级,纵轴为评分。...median.set(color='black', linewidth=3) plt.xlabel('技术等级') plt.ylabel('评分') plt.title('不同技术等级的运动员评分分布

4.3K40

怎样用分析异常值?终于有人讲明白了

分析 提供了识别异常值的一个标准:异常值通常被定义为小于QL -1.5IQR或大于QU +1.5IQR的。...依据实际数据绘制,对数据没有任何限制性要求,如服从某种特定的分布形式,它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌;另一方面,判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有一定的鲁棒性:...由此可见,识别异常值的结果比较客观,在识别异常值方面有一定的优越性,如图3-1所示。 ? ▲3-1 检测异常值 餐饮系统中的销量数据可能出现缺失和异常值,例如表3-1中数据所示。 ?...运行代码清单3-2,可以得到3-2所示的。...▲3-2 异常值检测3-2可以看出,型图中超过上下界的7个日销售额数据可能为异常值。

5.3K10

基于堆栈内存详析 Java函数参是传还是引用?

Java的引用 及 Java函数参是传还是引用 Java中没有指针的说法,Java中的引用就类似于C++的指针, Java的引用是栈区的一个变量, 如果引用的是基本数据类型,那它存储着就是栈区的一块内存...,(因为普通基本数据类型由栈区管,long、int、short、byte、float、double、string、boolean),做参时是传调用; 如果引用的是new出来的实例(new String...('a')也算,直接写'a'则存在栈区),则这个引用存储的是堆区一块内存的地址(这个时候就类似于C++的指针),做参时是传引用调用,即C++中的传指针调用; C++中—— 传调用:参的跟传来的变量的没有底层联系...,各不相犯; 传指针调用:参的跟传来的变量的是同一块内存的地址,可以修改同一块内存的东西,但是参跟传来的变量是两个不同的变量; 传引用调用:参只是取别名,是传来的变量的另外一个名字,参跟传来的变量是同一个变量

81430

学会这7个绘图工具包,Matplotlib可视化也没那么难

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中的数据制作2D的可视化分析工具。...在构建直方图时,第一步是将的范围分段,即将整个的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少。这些通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等的大小。...5 直方图 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况的统计,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。...的主要参数及说明如表7所示。 表7 的主要参数及说明 ? 下面绘制,如代码清单6所示。...6 垂直 ?

2.8K30

Python基于network模块制作电影人物关系

network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具,模块内置了常用的与复杂网络分析算法。...network模块有四种:Graph、DiGraph、MultiGraph、MultiDigraph,分别为无多重边无向、无多重边有向、有多重边无向、有多重边有向。...300 #node_color指定节点的颜色,默认为红色 #node_shape节点的形状,默认为圆形,用o表示 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, alpha=1, node_size...位置是长度为2的序列 #edgelist:边缘元组的集合,只绘制指定的边,默认为G.edges() #width边的宽度,默认为1.0 #alpha透明度,默认为1.0(不透明),0为完全透明 #...edge_color边的颜色,默认为黑色 #style边的样式,默认为实线。

1.6K20

【干货书】基于模型的强化学习:使用python工具从数据到连续动作

,从而创建一个整体的处理基于模型的在线学习控制的主题。...在这样做的过程中,作者试图为数据驱动控制开发一个基于模型的框架,将从数据中识别系统、基于模型的强化学习和最优控制等主题以及它们的应用联系起来。这种评估经典结果的新技术将允许更有效的强化学习系统。...本书的核心是提供一个端到端的框架——从设计到应用,更易于处理的基于模型的强化学习技术。...基于模型的强化学习读者还会发现: 在数据驱动和基于学习的控制的研究生课程中使用的有用教科书,强调从数据建立动态系统的建模和控制 详细比较不同技术的影响,如基本线性二次控制器、基于学习的模型预测控制、无模型强化学习和结构化在线学习...非完整动力学地面车辆和四足直升机的应用和案例研究 一个基于python的在线工具,与本书的内容以及必要的代码和数据配套使用 基于模型的强化学习是大四本科生、研究生、研究助理、教授、过程控制工程师和机器人专家的有用参考

32520

我用Python的Seaborn库,绘制了15个超好看图表!

花瓣长度与物种间关系的条形(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的。 使用x轴表示花瓣长度,y轴表示数据集的萼片长度,制作散点图。...线图 线图由一个和两个须状组成。 它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小和最大的1.5倍IQR。...密度 密度通过估计连续随机变量的概率函数来表示数据集的分布,也称为核密度估计(KDE)。...计数 计数是一种分类,它显示了分类变量的每个类别中观测的计数。 它本质上是一个柱状,其中每个柱的高度代表特定类别的观测的数量。 计算数据集中每个物种的样本总数。...网格中的每个都可以定制为不同类型的,例如散点图、直方图或,具体取决于要可视化的数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度的图表。

49130

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中的数据制作2D的可视化分析工具。...在构建直方图时,第一步是将的范围分段,即将整个的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少。这些通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等的大小。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况的统计,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。...的主要参数及说明如下。...▲6 垂直 ?

6.2K31

Seaborn-让绘图变得有趣

带有条形文字非常有用,因为ISLAND仅通过查看绘图,最后一个类型看起来就好像是零。 直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到,大多数值位于较低端,较高端或均匀分布。...dist在seaborn情节既产生的直方图,以及基于所述数据的密度线。定义了总共10个垃圾,以便将整个垃圾median_house_value分配到10个不同的存储桶中。...小提琴 在与seaborn合作之前,经常在各种文章中看到这些看起来很怪异的情节,并且想知道它们是什么。然后了解了它们,发现它们是小提琴,与非常相似,并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。...带群 将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。...(和群) 从上面的污点中,可以看到如何对中的五个类别分别描述ocean_proximity。

3.6K20

基于积分的二图像膨胀算法实现

积分来源与发展 积分是Crow在1984年首次提出,是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。...基于积分的形态学膨胀算法步骤 根据输入二图像建立积分 使用积分索引查找结构元素重叠区块的像素总和,如果不为0 而且总和不等于窗口大小X255,则中心像素设为255 ,即膨胀 重复第二步实现对每个像素点做相同计算...输出结果,显示 积分方式与传统方式运行时间比对 图像为600x400大小, 基于Java语言JDK8实现代码与运行测试结果如下: ?...从上面可以看出,基于积分的方式,随着结构元素的变大,计算时间趋于一个常量时间-C,而基于传统方式随着结构元素变大,时间消耗成几何级数增加。...充分证明了基于积分方式二膨胀操作是一种高效时间线性化的算法实现。

1.7K81

数据挖掘知识脉络与资源整理(十)–线图

线图的简介 (Box-plot)又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计。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。"...盒式"或叫"盒须"""boxplot[1] (也称(Box-whiskerPlot)须又称为,其绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异...很形象的分为中心、延伸以及分部状态的全部范围 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。...的绘制步骤: 1、画数轴,度量单位大小和数据批的单位一致,起点比最小稍小,长度比该数据批的全距稍长。 2、画一个矩形盒,两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数(Q1和Q3)。...相同的数据点并列标出在同一数据线位置上,不同的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的便绘出了。统计软件绘制的图一般没有标出内限和外限。

2.2K80

60 种常用可视化图表,该怎么用?

推荐的制作工具有:Protovis (编程语言)、D3 (编程语言)。 折线图 折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值,最常用来显示趋势和关系。...(Archimedean spiral) 画上基于时间的数据。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组的四分位数,可以垂直或水平的形式出现。 从盒子两端延伸出来的线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外的变量。...通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。...小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度的特征,主要用来显示数据的分布形状。

8.6K10
领券