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

闪亮:如何使用Plotly在箱形图上添加中线?

Plotly是一款强大的数据可视化工具,可以用于创建各种图表,包括箱形图。箱形图是一种用于展示数据分布情况的图表类型,它显示了数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值。

要在箱形图上添加中线,可以使用Plotly的add_shape()函数。该函数可以在图表上添加各种形状,包括线条。

下面是使用Plotly在箱形图上添加中线的步骤:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
  1. 创建箱形图的数据:
代码语言:txt
复制
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  1. 创建箱形图的布局:
代码语言:txt
复制
layout = go.Layout(
    title='Box Plot with Median Line',
    yaxis=dict(title='Value'),
)
  1. 创建箱形图的轨迹(trace):
代码语言:txt
复制
trace = go.Box(
    y=data,
    boxpoints='all',
    jitter=0.3,
    pointpos=-1.8,
)
  1. 创建中线的形状:
代码语言:txt
复制
median = go.layout.Shape(
    type="line",
    x0=0,
    y0=data.median(),
    x1=1,
    y1=data.median(),
    line=dict(
        color="red",
        width=2,
        dash="dash",
    ),
)
  1. 将箱形图轨迹和中线形状添加到图表中:
代码语言:txt
复制
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
fig.add_shape(median)
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
fig.show()

这样就可以在箱形图上添加中线了。中线的位置由数据的中位数确定,可以根据需要进行调整。中线的样式也可以根据需求进行修改,例如颜色、宽度和线型等。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务,该服务提供了丰富的图像处理功能,可以用于处理和优化箱形图中的图像。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/imgpro

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

进行可视化时,你可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? 图 ? 小提琴图 ?...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在这里,使用 Plotly Express 生成原始图形之后,我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:你整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、图上绘制,二维、三维极坐标或三维坐标中使用

4.9K10

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

进行可视化时,您可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: image.png 图: image.png 小提琴图: image.png...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...Plotly Express 甚至可以帮助你悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、图上绘制,二维、三维极坐标或三维坐标中使用

3.7K20

强烈推荐一款Python可视化神器!

进行可视化时,您可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? 图: ? 小提琴图: ?...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在这里,使用 Plotly Express 生成原始图形之后,我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、图上绘制,二维、三维极坐标或三维坐标中使用

4.4K30

超长时间序列数据可视化的6个技巧

时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成,使用折线图显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是处理超长的时间轴时有一个问题。...上图显示了2021年的每日温度数据 上图像显示了1990-2021年的每日温度数据 虽然我们可以第一张图上看到细节,但第二张图由于包含了很长的时间序列数据,所以无法看到细节,一些有重要的数据点可能会被隐藏...交互式图中添加散点有助于标记关键的数据点,这时就可以针对性的放大查看更多细节。 现在让我们之前的交互图中添加散点。例如,我们将分别关注高于20.5°C和低于-5°C的平均温度。...4、查看数据分布 图是一种通过四分位数展示数据分布的方法。图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘图。...for循环函数雷达图上绘制直线。

1.7K20

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器!

进行可视化时,您可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? 图: ? 小提琴图: ?...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在这里,使用 Plotly Express 生成原始图形之后,我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、图上绘制,二维、三维极坐标或三维坐标中使用

4.1K21

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

带标记的雷达图 在这些中,蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 填充的雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。 象形图 它使用图标来提供一小组离散数据的更具吸引力的整体视图。...plotly code plotly 中,标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。...图又称盒须图、盒式图或线图,是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来显示一组数据分布情况的统计图。...小提琴图 一般来说,小提琴图是一种绘制连续型数据的方法,可以认为是图与核密度图的结合体。当然了,小提琴图中,我们可以获取与图中相同的信息。...我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解,介绍了 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。

9.2K20

关于Python可视化Dash工具

GeoJSON格式的“dict”,具有58个多边或多多边特征,其“id”是一个选区数字ID,其'district'属性是ID和地区名称。...data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点; 12、line_geo:地理坐标线条图 地理线图中,每一行data_frame表示为地图上折线标记的顶点; 13、area:...,以便可视化它们的分布; 18、box:图中,data_frame的每一行被组合在一起成为盒须标记,以显示它们的分布; 19、strip:长条图 长条图中,每一行data_frame...)的2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 Mapbox密度图中,每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域的颜色强度 plotly.graph_objects...HTML中,style属性是以分号分隔的字符串。Dash中,你可以使用一个字典。

3.1K10

如何使用Python创建美观而有见地的图表

只需要CSV文件,即可使用Python轻松创建。试试看! 目前的工作流程 最终决定使用Pandas原生绘图进行快速检查,并使用Seaborn生成要在报表和演示文稿中使用的图表(视觉上很重要)。...figsize期望一个元组(例如,figsize=(12,8)经常使用的) title:向图表添加标题。大多数情况下,用它来澄清图表中显示的内容,以便当回到图表上时,可以快速确定发生了什么。...data['Life Ladder'].plot( kind='box', figsize=(12,8) ) 生命阶梯分布的图显示,中位数约为5.5,范围从低于3到最高8。...可以通过添加色相来添加第三个变量,并通过添加size参数来添加第四个变量。...它起着图的作用。它显示了跨类别变量的定量数据分布,以便可以比较那些分布。

3K20

用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

大家参考开源项目地址: https://github.com/plotly/plotly.js ? 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬。...plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plotly python里面使用plotly画图非常的简单,我们先来看一个简单的柱状图例子: import...下面,我们使用Python画一些Plolty基本图的Demo: (大家如果有需要用Plotly的建议收藏哦!)...型图 图(Box-plot)又称为盒式图或线图,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。各种领域也经常被使用,常见于品质管理。...极坐标图 极坐标图主要作用就是可在一张图上绘出整个频率域的频率响应特性。

3K51

10个实用的数据可视化的图表总结

我们经常使用柱状图、直方图、饼图、图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。...我们经常使用 PCA 或 t-SNE 来降维并绘制它。降维的情况下,可能会丢失大量信息。某些情况下,我们需要考虑所有特征, 平行坐标图有助于做到这一点。 上面的图片。...例如,第10个quantile/percentile表示该范围下,找到了10%的数据,90% 超出范围)。这是一种直观地检查数值变量是否服从正态分布的方法。让我解释一下它是如何工作的。...6、线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型线图。对于线图,框是四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多的分位数。...让我们举一个实际的例子—— 我们继续使用 seaborn 库和 iris 数据集(平行坐标部分中提到)。

2.3K50

手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(下)

图 5. 瀑布图 6. 漏斗图 7. 股价图 8. 地图 1. 树状图 树状图提供数据的分层视图,并便于识别模式,例如哪些商品是商店的畅销商品。树分支表示为矩形,每个子分支显示为更小的矩形。...旭日图显示一个环如何被划分为作用片段时最有效,而另一种类型的分层图表树状图适合比较相对大小。...型图 型图又称盒须图,用于显示数据到四分位点的分布,突出显示平均值和离群值。可能具有可垂直延长的名为“须线”的线条。...plotly.express中暂时没有瀑布图,我们需要用到plotly.graph_objects。...plotly.express中暂时没有股价图,我们需要用到plotly.graph_objects。

2.2K30

6个顶级Python可视化库

改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择,如柱状图、图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图,而且它们还具有增强的视觉美感。...优点 与R相似 如果你熟悉R中创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...下面是如何Plotly实现的: top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100...添加地点 Folium通过允许加入标记,可以很容易地添加其他用户的潜在位置。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 图上点击,就在你点击的地方生成一个新的位置标记

34620

最强 Python 数据可视化库,没有之一!

这也导致我花费了不知多少个深夜, StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的,离线模式可以创建数量不限的图表,在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务,只能生成并分享 25 张图表。...本文中的所有可视化图表都是 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后,你可以用下面这样的代码 Jupyter 里完成导入: 单变量分布:柱状图和图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1.9K31

6个顶级Python可视化库

改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择,如柱状图、图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图,而且它们还具有增强的视觉美感。...推荐阅读(点击阅读):Pandas+Matplotlib+Plotly,完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉R中创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择...下面是如何Plotly实现的: top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100...添加地点 Folium通过允许加入标记,可以很容易地添加其他用户的潜在位置。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 图上点击,就在你点击的地方生成一个新的位置标记

52220

6个顶级Python可视化库!

改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择,如柱状图、图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图,而且它们还具有增强的视觉美感。...推荐阅读(点击阅读):Pandas+Matplotlib+Plotly,完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉R中创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择...下面是如何Plotly实现的: top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100...添加地点 Folium通过允许加入标记,可以很容易地添加其他用户的潜在位置。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 图上点击,就在你点击的地方生成一个新的位置标记

53311

功能强大、文档健全的开源 Python 绘图库 Plotly,手把手教你用!

、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)...这也导致我花费了不知多少个深夜, StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。...使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后,你可以用下面这样的代码 Jupyter 里完成导入: ?...单变量分布:柱状图和图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法,而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一(虽然它还有一些不足)。

3.9K52

超强 Python 数据可视化库,一文全解析

这也导致我花费了不知多少个深夜, StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的,离线模式可以创建数量不限的图表,在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务,只能生成并分享 25 张图表。...本文中的所有可视化图表都是 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后,你可以用下面这样的代码 Jupyter 里完成导入: 单变量分布:柱状图和图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1K40

最强最炫的Python数据可视化神器,没有之一!

这也导致我花费了不知多少个深夜, StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下,了解它如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的,离线模式可以创建数量不限的图表,在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务,只能生成并分享 25 张图表。...本文中的所有可视化图表都是 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后,你可以用下面这样的代码 Jupyter 里完成导入: 单变量分布:柱状图和图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1.3K10
领券