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本篇內容主要講解“Python boxplot怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python boxplot怎么使用”吧!
箱型圖提供了識別異常值的一個標準:
異常值通常被定義為小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。
QL稱為下四分位數,表示全部觀察值中有四分之一的數據取值比它小;
QU稱為上四分位數,表示全部觀察值中有四分之一的數據取值比它大;
IQR稱為四分位數間距,是上四分位數QU與下四分位數QL之差,其間包含了全部觀察值的一半。
最小值 (minimum);
下四分位數 (first quartile, Q1);
中值或中位數 (median), 或第二個四分位數 (second quartile, Q2);
上四分位數 (third quartile, Q3);
最大值 (maximum)。
四分位間距 (interquartile range, IQR), 表示下四分位數Q1和上四分位數Q3的間距;
離群值 (outliers),表示小于minimum的值和大于maximum的值。
箱型圖依據實際數據繪制,沒有對數據作任何限制性要求(如服從某種特定的分布形式),它只是真實直觀地表現數據分布的本來面貌;
另一方面,箱型圖判斷異常值的標準以四分位數和四分位距為基礎,四分位數具有一定的魯棒性:多達25%的數據可以變得任意遠而不會很大地擾動四分位數,所以異常值不能對這個標準施加影響。
由此可見,箱型圖識別異常值的結果比較客觀,在識別異常值方面有一定的優越性
boxplot(x, notch=None, sym=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianpropos=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerpropos=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)
x:繪制箱型圖的數據。
·sym:表示異常值對應的符號,默認為空心圓圈。
·vert:表示是否將箱形圖垂直擺放,默認為垂直擺放。
·whis:表示箱形圖上下須與上下四分位的距離,默認為1.5倍的四分位差。
·positions:表示箱體的位置。
·widths:表示箱體的寬度,默認為0.5。
·patch_artist:表示是否填充箱體的顏色,默認不填充。
·meanline:是否用橫跨箱體的線條標出中位數,默認不使用。
·showcaps:表示是否顯示箱體頂部和底部的橫線,默認顯示。
·showboxs:表示是否顯示箱形圖的箱體,默認顯示。
·showfliers:表示是否顯示異常值,默認顯示。
·labels:表示箱形圖的標簽。
·boxpropos:表示控制箱體屬性的字典。
diamonds = pd.read_csv('./data/DiamondsPrices2022.csv') diamonds.boxplot(column=['price'], showmeans=True, return_type='axes', figsize=(8, 8)) plt.title("價格中的異常值", size=12) plt.show()
到此,相信大家對“Python boxplot怎么使用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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