我有三种算法，A、B和C。我在不同的数据集上运行它们，并想在Python中将它们的运行时间绘制成分组箱线图。作为我想要的视觉示例，我画了一幅糟糕的图，但希望它能说明问题。如果我在python中的数据是这样的:importnumpyasnpimportrandomdata={}data['dataset1']={}data['dataset2']={}data['dataset3']={}n=5fork,vindata.iteritems():upper=random.randint(0,1000)v['A']=np.random.uniform(0,upper,size=n)v['B'
我想减少下面箱线图中方框的宽度。这是我的代码，但它不起作用:bp=plt.boxplot(boxes,widths=0.6,patch_artist=True) 最佳答案 来自documentation有一个宽度选项:widths:array-like,default=0.5Eitherascalaroravectorandsetsthewidthofeachbox.Thedefaultis0.5,or0.15*(distancebetweenextremepositions)ifthatissmaller.这是一个例子:impor
我在使用matplotlib/pyplot/basemap时遇到了问题。我在map上绘制等高线(气压)。我使用clabel来显示轮廓线的值。但问题是:值和轮廓线之间的填充太多了。我找到了参数“inline_spacing”，我已将其设置为零。但是仍然有很多可用空间。有什么想法吗？Python代码:importmatplotlibmatplotlib.use('Agg')importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapimportpygribfilename="file.grib2"grbs=pygrib.
当我使用“notch”形状时，我在matplotlib的boxplot函数中遇到了一些奇怪的行为。我正在使用我不久前编写的一些代码，但从未遇到过这些问题——我想知道问题出在哪里。有什么想法吗？当我关闭凹口形状时，它看起来很正常代码如下:defboxplot_modified(data):fig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=plt.subplot(111)bplot=plt.boxplot(data,#notch=True,#notchshapevert=True,#verticalboxaligmnentsym='ko',#redcircleforoutli
比较下面的代码:test=pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})test['date']=pd.to_datetime(test['date'])test=test.set_index('date')ax=test.plot()我在最后添加了DateFormatter:test=pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})test['date']=pd
我有两个箱线图a1=a[['kCH4_sync','week_days']]a1.boxplot(by='week_days',meanline=True,showmeans=True,showcaps=True,showbox=True,showfliers=False)a2=a[['CH4_sync','week_days']]a2.boxplot(by='week_days',meanline=True,showmeans=True,showcaps=True,showbox=True,showfliers=False)但我想将它们放在一张图中进行比较。你对解决这个问题有什么建议
我有一个分组的pandas箱线图，排列在(2,2)网格中:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.DataFrame(np.random.rand(140,4),columns=['A','B','C','D'])df['models']=pd.Series(np.repeat(['model1','model2','model3','model4','model5','model6','model7'],20))bp=df.boxplot(by="models",layout=(2,2),fig
目录一、箱线图简介二、箱线图的绘制2.1基于matplotlib库的箱线图绘制2.2基于seaborn库的箱线图绘制附录Python绘图待扩展阅读table{margin:auto}一、箱线图简介如下图所示，箱线图（箱形图、盒须图）是一种基于5个统计量（上边界、上四分位数、中位数、下四分位数以及下边界）显示数据分布的标准化方法，其可以用来检测数据的异常值和数据分布的形状，以及数据集的离散程度。图中矩形框显示数据集的上下四分位数，而矩形框中延伸出的线段（触须）则用于显示其余数据的分布位置，剩下超过上下四分位间距的数据点则被视为“异常值”。箱线图主要的组成元素及其具体含义如下所示：下四分位数Q1：
我正在离线使用Plotly在python中生成图形。根据下面的文档，https://plot.ly/python/offline/这是我的代码，它完美地生成了C:/tmp/test_plot.html文件。importplotly.offlineasofflineoffline.init_notebook_mode()offline.plot({'data':[{'y':[4,2,3,4]}],'layout':{'title':'TestPlot','font':dict(family='ComicSansMS',size=16)}},auto_open=False,filename
我想为以下pandas数据框绘制一个箱线图:>p1.head(10)N0_YLDFMAT01.2913.6712.3210.6726.2411.2935.3421.2946.3541.6755.3591.6769.3221.5276.3231.5283.3313.5294.5644.52我希望箱线图属于“N0_YLDF”列，但它们应该按“MAT”进行分层。当我使用foll时。命令:p1.boxplot(column='N0_YLDF',by='MAT')它使用所有唯一的MAT值，在完整的p1数据帧中数量约为15,000。这会导致难以理解的箱线图。有什么方法可以对MAT值进行分层，以便为
