2024年Python最全Python pyecharts Boxplot图

本文介绍了使用Python进行数据预处理,包括使用Pandas库操作DataFrame,填充缺失值,以及生成Boxplot和Scatter图表。作者强调了学习Python编程的系统化路线和实战案例的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

columns=‘SHOWYEAR’,

values=‘BO’

)

在这里插入图片描述

cnbopvtv2=cnbopvt.iloc[:,2:].replace()

cnbopvtv2.index

cnbopvtv2=cnbopvtv2.fillna(0).replace()

在这里插入图片描述

xlist=cnbopvtv2.index.tolist()

xlist一共有12个,因此循环12次:

y_data=[]

for i in range(0,12):

y_data.append(cnbopvtv2.iloc[i].tolist())

得到的y_data数据:

[[47923.0,

64988.0,

0.0,

80506.0,

0.0,

69628.0,

69960.0,

0.0,

104853.0,

539542.0,

157535.0],

[48249.0,

160800.0,

153735.0,

336616.0,

370696.0,

263476.0,

916503.0,

1010848.0,

1828313.0,

1835840.0,

875026.0],

[30916.0,

160800.0,

86419.0,

65659.0,

39472.0,

263476.0,

201318.0,

309825.0,

226052.0,

1835840.0,

152997.0],

[30916.0,

160800.0,

18648.0,

65659.0,

39472.0,

263476.0,

201318.0,

309825.0,

226052.0,

1835840.0,

152997.0],

[53837.0,

91838.0,

36093.0,

100303.0,

58872.0,

285139.0,

647028.0,

451028.0,

765806.0,

1063170.0,

454325.0],

[53837.0,

22874.0,

14934.0,

100303.0,

124699.0,

285139.0,

320647.0,

430395.0,

235246.0,

89988.0,

15283.0],

[20510.0,

22874.0,

14934.0,

18806.0,

124699.0,

41184.0,

320647.0,

430395.0,

235246.0,

89988.0,

15283.0],

[40329.0,

22874.0,

85732.0,

36994.0,

124699.0,

41184.0,

320647.0,

430395.0,

118754.0,

89988.0,

15283.0],

[44745.0,

22874.0,

85732.0,

36994.0,

124699.0,

41184.0,

62967.0,

430395.0,

118754.0,

89988.0,

15283.0],

[28092.0,

72729.0,

82385.0,

182193.0,

255790.0,

259325.0,

62967.0,

160092.0,

118754.0,

136152.0,

112725.0],

[51321.0,

213633.0,

148063.0,

225026.0,

258684.0,

563843.0,

344841.0,

82557.0,

179793.0,

139666.0,

465533.0],

[15524.0,

38100.0,

86684.0,

225026.0,

31579.0,

150820.0,

344841.0,

82557.0,

179793.0,

139666.0,

465533.0]]

最后绘制图表:

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Grid, Boxplot, Scatter

scatter_data = [650, 620, 720, 720, 950, 970]

box_plot = Boxplot({“Theme”:ThemeType.ESSOS})

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

### 如何在Python中设置箱线Boxplot)的颜色 #### 使用Seaborn设置箱线颜色 为了调整Seaborn箱线的颜色,可以通过`palette`参数来设定调色板。这允许用户指定一组特定的颜色用于不同类别的绘。 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 设置调色板并绘制箱线 sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette="Set3") # 使用预设的调色方案 "Set3"[^2] plt.show() ``` 如果希望更精细地控制每个箱子的颜色,还可以通过传递字典给`palette`参数实现: ```python custom_palette = {"Sun": "#FF9999", "Thur": "#66B2FF", "Fri": "#99FF99", "Sat": "#FFCC99"} sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette=custom_palette) plt.show() ``` 对于更加复杂的定制需求,比如让所有框都变为半透明并且指定期望的边框颜色,则可以在画完基础形后再利用Matplotlib进一步修改属性[^5]。 ```python ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="#D4EFDF", saturation=.5) # 半透明填充色 for i, artist in enumerate(ax.artists): # 遍历每一个艺术家对象(即矩形区域) # 将其alpha值降低至0.3达到透明效果 artist.set_alpha(.3) # 获取当前艺术家中所有的线条集合,并逐一处理它们 for line in artist.get_children(): if isinstance(line, plt.Line2D): line.set_color('black') # 更改边框颜色为黑色 plt.show() ``` #### 使用Matplotlib设置箱线颜色 当仅使用Matplotlib创建箱线时,同样能够轻松更改表的颜色配置。下面的例子展示了如何应用不同的颜色到各个部分上: ```python import matplotlib.pyplot as plt data = [[np.random.normal(0, std, 100) for _ in range(3)] for std in range(1, 4)] fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(data), figsize=(9, 4)) colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen'] for ax, d, c in zip(axs, data, colors): bp = ax.boxplot(d, patch_artist=True) # `patch_artist=True`使得我们可以填充箱体 for element in ['boxes', 'whiskers', 'fliers', 'means', 'medians', 'caps']: plt.setp(bp[element], color='black') for patch in bp['boxes']: patch.set(facecolor=c) plt.show() ```
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