箱线图

本文通过同一数据集的箱线图与直方图对比,详细解析了箱线图如何展示数据集合的范围及变化,包括最小值、中值、第三四分位数和最大值等关键统计信息,帮助读者理解数据分布特性。

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

箱须:展示整个数据集合的数据范围
箱体和箱须主要用于表现一个或多个数据集合中数据的变化,容易对数据进行对比,容易理解
箱线图中展示的5种数据:最小值,中值,第三四分位数,最大值
为了说明一下上述的数据项,在下面的代码中用相同的数据集,来绘制箱线图和直方图

首先给出一张画好的可视化图

箱线图

代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

class Draw(object):

    def __init__(self):

        return

    def Simming(self):

        '''
        箱须:展示整个数据集合的数据范围
        箱体和箱须主要用于表现一个或多个数据集合中数据的变化,容易对数据进行对比,容易理解
        箱线图中展示的5种数据:最小值,中值,第三四分位数,最大值
        为了说明一下上述的数据项,在下面的代码中用相同的数据集,来绘制箱线图和直方图
        '''

        dataset = list([113, 115, 119, 121, 124, 124, 125, 126, 125, 127, 128, 128,
                   129, 128, 131, 132, 132, 133, 139])
        plt.figure('箱线图')
        plt.subplot(121)
        plt.boxplot(dataset, vert=False)
        plt.subplot(122)
        plt.hist(dataset)
        plt.show()

        # 观察两种图表在数据展示上的差异:左边呈现了上边提到的五个统计数据,右边展示了
        # 数据集合在给定范围内的分组情况

        return

dr = Draw()
dr.Simming()

 

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值