可视化实验十二:利用Python绘制箱线图、折线图

本文介绍了如何使用Python的matplotlib库进行数据可视化,包括绘制箱线图和折线图。实验内容涉及数据处理、图形参数调整,如颜色、图例、坐标轴标记等,以展示不同效果。通过设置随机种子生成数据,用df.boxplot()绘制箱线图展示数据分布,用plt.plot()绘制折线图展现数据趋势。最后,通过调整参数实现了箱线图的水平显示和折线图的细节增强,包括图例、坐标轴标签和标题等。

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实验目的:

  1. 掌握Python中箱线图、折线图绘图函数的使用及展示图形的意义
  2. 利用上述绘图函数实现数据可视化

实验内容:

  1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念
  2. 根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据
  3. 根据步骤二得到的实验数据,绘制箱线图、折线图
  4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

实验过程(附结果截图):

1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念

(1)绘制箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 5]  # 数据集
plt.boxplot(x)  # 垂直显示箱线图
plt.show()  # 显示该图

在这里插入图片描述
(2)绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt 
squares=[1, 4, 9, 16, 25]
x=[1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(x, squares)
plt.show()

在这里插入图片描述
2. 根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据

(1)实验数据

np.random.seed(2)  # 设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
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