Python可视化神器pyecharts绘制箱型图的方法丨本际云推荐

Python可视化神器pyecharts绘制箱型图的方法

Python可视化神器：pyecharts绘制箱型图

我是本际云服务器推荐网的小编小本本，今天为大家介绍一下Python可视化神器pyecharts绘制箱型图的方法。

Python可视化神器pyecharts绘制箱型图的方法

箱型图概念及用处

箱型图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，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。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

箱型图可以用来识别数据批中的异常值、判断数据批的偏态和尾重、比较几批数据的形状等。

pyecharts绘制箱型图

下面是一个简单的pyecharts绘制箱型图的代码：

<pre><code><span class="x-keyword">from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Boxplot
v1=[
[850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,980],
[960,940,960,940,880,800,850,880,900,840,830,790],
]
v2=[
[890,810,810,820,800,770,760,740,750,760,910,920],
[890,840,780,810,760,810,790,810,820,850,870,870],
]
c=Boxplot()
c.add_xaxis(["expr1","expr2"])
c.add_yaxis("A",c.prepare_data(v1))
c.add_yaxis("B",c.prepare_data(v2))
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
c.render("简单示例.html")
print(c.prepare_data(v1))

下面是一个稍微复杂一些的pyecharts绘制箱型图的代码，其中包含了图例：

<pre><code><span class="x-remark"># 导入需要的包
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Grid,Boxplot,Scatter
# 数据
y_data=[
[
850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,980,930,650,760,810,1000,1000,960,960,
],
[
960,940,960,940,880,800,850,880,900,840,830,790,810,880,880,830,800,790,760,800,
],
[
880,880,880,860,720,720,620,860,970,950,880,910,850,870,840,840,850,840,840,840,
],
[
890,810,810,820,800,770,760,740,750,760,910,920,890,860,880,720,840,850,850,780,
],
[
890,840,780,810,760,810,790,810,820,850,870,870,810,740,810,940,950,800,810,870,
],
]
scatter_data=[650,620,720,720,950,970]
# 绘图
box_plot=Boxplot()
box_plot=(
box_plot.add_xaxis(xaxis_data=["expr 0","expr 1","expr 2","expr 3","expr 4"])
.add_yaxis(series_name="",y_axis=box_plot.prepare_data(y_data))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
pos_left="center",title="Michelson-Morley Experiment"
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item",axis_pointer_type="shadow"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="category",
boundary_gap=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="expr{value}"),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
name="km/s minus 299,000",
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
)
.set
                                                        原创文章，作者：小编小本本，如若转载，请注明出处：https://www.benjiyun.com/yunzhujiyunwei/vps-yunwei/7231.html

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箱型图概念及用处

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