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Python-matplotlib 线图绘制

引言 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线图做出详细的讲解。 02. 线图基本介绍 线图,又称形图(boxplot)或盒式图,不同于一般的折线图、柱状图或饼图等图表,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异 (以上图来源于网络,如侵权,望告知,删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 中绘制线图的函数为 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 ) 04. seaborn 绘制 相对于matplotlib 大量的绘图属性需要设置,python统计绘图库seaborn绘制线图代码量则少很多,但要想绘制不同类别数据线图,则需对数据添加类别标签 当然,你还可以通过设置seaborn或matplotlib的主题,绘制不同风格的图表,如下: ? ? 在当类别数据较多时,你也可以将线图垂直绘制,如下: ? ? 05.

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R语言 | 差异线图绘制

本次讲的是差异线图绘制,在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等)等方面应用比较多。 先看看示例图(以孵化率为例): 那么这样的图该如何绘制呢?

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    ggplot2 分组线图绘制方法

    生成分组线图 要点 data=dat1 # 定义数据 aes(x = variable, y = value) # 定义x轴和y轴 geom_boxplot() #定义线图 ? ggplot(data=dat1,aes(x=variable,y=value)) +geom_boxplot() 为不同的线图添加颜色 ggplot(data=dat1,aes(x=variable

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    ggplot2|从0开始绘制线图

    继续“一图胜千言”系列,线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。 线图能够显示出离群点(outlier),通过线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包,从头带您绘制各式各样的线图。 一 绘制基本的线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) dose数值 变成因子变量 ToothGrowth$dose <- as.factor 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 1)geom_boxplot绘制基本的线图 5)线图添加点 geom_point函数,向线图中添加点; ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len)) + geom_boxplot() + geom_dotplot

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    Python使用plt.boxplot() 参数绘制线图

    Python 绘制线图主要用 matplotlib 库里 pyplot 模块里的 boxplot() 函数。 plt.boxplot() 参数详解 plt.pie(x, # 指定要绘制线图的数据; notch=None, # 是否是凹口的形式展现线图,默认非凹口; sym=None, # 指定异常点的形状 ,默认为+号显示; vert=None, # 是否需要将线图垂直摆放,默认垂直摆放; whis=None, # 指定上下须与上下四分位的距离,默认为1.5倍的四分位差; positions =None, # 指定线图的位置,默认为[0,1,2…]; widths=None, # 指定线图的宽度,默认为0.5; patch_artist=None, # 是否填充箱体的颜色; ,默认显示; showbox=None, # 是否显示线图的箱体,默认显示; showfliers=None, # 是否显示异常值,默认显示; boxprops=None, # 设置箱体的属性

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    绘图系列(2):利用 seaborn 绘制线图等图形

    主要用到 pandas 处理 csv 数据,并利用 matplotlib,seaborn绘制线图,小提琴图,条形图,散点图等图形。 示例也给出了子图的绘制,大部分语句都给出了注释,数据同样见最后链接。 # 合并两个 DataFrame tora = pd.concat([tor, tor2]) fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize = (16, 8)) # 绘制线图 y = tora.TOR_WIDTH, order=["EF0", "EF1", "EF2", "EF3", "EF4"], palette='vlag', ax = ax[0, 0]) # 类似线图 = 0, ax = ax[0, 1]) # 线图和核密度估计曲线整合 sns.violinplot(x = tora.TOR_F_SCALE, y = tora.TOR_LENGTH, order

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    -Day3.线图和热力图的绘制

    使用Matplotlib和Seaborn进行绘制线图和热力图。 线图 线图(boxplot)又称盒式图,可以显示数据的分散情况,由五个数值点组成:最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。 import numpy as np data = np.random.normal(size=(10,4)) lables = ['A', 'B', 'C', 'D'] # ⽤Matplotlib画线图 # boxplot(x,labels=None)函数,x代表绘图数据,labels是缺省值,可以为线图添加标签。 matplotlib.pyplot as plt plt.boxplot(data, labels=lables) #注意单词labels和lables plt.show() # ⽤Seaborn画线图

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    线图(boxplot)

    今天要跟大家介绍的图表是线图! ▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中,没有直接制作线图的图表工具,需要借助股价图,并对数据做少许变换才能做出线图的效果,不过自excel2016版本开始,线图已经成为内置图表,可以一键生成 我们要制作出标准的线图: 需要获得每组的数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等五组数值,这就需要借助函数来进行计算。 此时已经可以很清晰的看到线图了,只是中间的平均值数据点颜色没有显示出来,调出设置数据系列格式菜单,将平均值(Q2数据点设置成内置横线,并调整至合适宽度) ? ? ? 然后线图就大功告成了。 选中原数据:插入——线图就OK了。

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    matplotlib 线图

    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。 在matplitlib中,用boxplot() 函数函数绘制线图。 ? 我们先绘制一个简单的线图,对比两组数据的分布: import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.randn(100)+2 plt.boxplot([X1,X2],labels =[" A组","B组"])#labels表示分组 plt.ylabel("数据") plt.title("线图示例 可以设置箱体的宽度(图略): plt.boxplot([X1,X2],widths=[0.4,0.8], labels =[" A组","B组"]) 可以改变whis参数(默认1.5)来改变须包含数据范围的大小

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    线图(BoxPlot) App

    由于公司的Execl版本(v2010)偏低,没有画线图的功能,故我用python写了一小段程序,可以用来画线图。绘图库使用的还是matplotlib。 ? self.title.set_picker(5) self.axes.grid(lw=0.5,ls="--",alpha=0.5) self.draw()#重新绘制 ticklabel.set_rotation(xticklabelAngle)#0度表示水平从左向右 #ticklabel.set_fontsize(14) self.draw()#重新绘制 break AllData.append(data) if labels: title ="线图 matplotlib.patches.PathPatch): if self.boxDlg is None: self.boxDlg = BoxDlg(title="线设置

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    python画线图

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    线图类别排序

    前言 先来看一下排序前后的效果,数据集为北京二手房房价,以增强型图(boxenplot)的形式来展示各地区的房价分布情况。

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    plotly~线图简单实例

    4f4daf47cc85 参数详解 https://www.kaggle.com/kanncaa1/plotly-tutorial-for-beginners kaggle for beginners 最基本线图 image.png 遇到一个问题 如何做分组的线图 找到分组柱形图的例子 import plotly.graph_objs as go x = ["A","B","C"] y1 = [10,12,14 image.png 模仿柱形图做线图 import plotly.graph_objs as go import numpy as np np.random.seed(10) x1 = ["A

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    Python+matplotlib绘制线图并设置异常值、中值、均值显示格式

    线图是一种用来描述数据分布的统计图形,方便观察数据的中位数、中值、四分位数、最大值(或上边缘)、最小值(或下边缘)和异常值等描述性统计量。 参考代码: ? 运行结果: ?

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    线图的N种画法

    形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,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。 下图中标示了线图中每条线和点所表示的含义,应用到了分位数的概念。 多个分组(condition 和 repeat)的线图 boxplot(Value~Condition+Repeat, data=data,ylab="Value", col="darkgreen") 03 比较流行的小提琴图,内嵌线图和扰动散点 ggplot(data, aes(Condition,Value)) + geom_violin(aes(fill =Condition), trim 这里主要介绍它的线图使用方法 ?

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    去除线图中的outliers

    我们可以通过线图来检测并去除outliers. 线图可以通过5个数来概括:最小值,最大值,下四分位(Q1,在25%位置),上四分位(Q3,在75%位置),中位值(50%位置)。 线图能够显示离群点,可以通过IQR(InterQuartile Range,四分位距即Q3-Q1)计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。

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    R语言绘制

    图 简单点数就是像一个箱子的图,用于表征数据的分布。 百度定义:形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,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。 线图绘制方法是:先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数;然后, 连接两个四分位数画出箱子;再将最大值和最小值与箱子相连接,中位数在箱子中间。 数据 使用R自带的数据 代码 导入数据,不想解释各行各列没什么意义,分为两类,一个单一图,一个并列的图 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ? 做一个单一的图,就是只是一个mpg boxplot(input1, main = "Box plot", ylab = "mpg",xlab='x')! imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 图修改每个箱子的标签 boxplot( mpg ~ vs, input2, names = c(

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    线图的生物学含义

    数据分布动态变换图 三、如何绘制线图 1.一些描述统计学概念 平均值,方差,最大值,最小值这些应该很熟悉,主要介绍一下中位数和四分位数的概念。 中位数:就是样本排序后,最中间的那个数了。 用四分位数绘制形图的是一个公认的惯例:永远不应使用箱子或线来显示平均值、标准差或标准误。中位数不一定在箱子中心,两边延伸的线也不一定是对称的。 延伸线之外的异常值可以单独绘制形图构造需要至少n = 5(越多越好)的样本,尽管某些软件不检查这一点。对于n <5,建议显示所有数据点。 ? 不同样本量绘制线图 4.线图的边界的确定 线图的箱子边界的确切位置取决于软件。首先,没有一种普遍认可的方法来计算四分位数,可以通过取均值或线性插值计算。 偏斜分布的线图 2.线图能展示更多的样本信息 线图提供一种更具沟通性的方式来展示样本数据的分布。 ?

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    利用线图巧剔异常值

    剔除这些异常值的办法有很多,在这里小编教大家使用线图剔除异常值。 使用线图剔除异常值的标准很简单,超出线图上限和下限的值即为异常值。 那什么是线图的上限和下限呢?首先让我们来理解几个概念。 (Q3-1.5*IQR) 根据上述形图剔除异常值的标准,小编写了一个脚本,可以快速去除异常值。

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