matplotlib boxplot 예제

아래 코드는 팬더 데이터 프레임 df를 seaborn의 박스플롯에 전달합니다. 데이터의 상자의 끝에는 위쪽 및 하부 사분위수를 표시합니다. 극단적인 선은 이상값을 제외한 최고 및 최저 값을 표시합니다. boxplot 은 값 의 수를 숨깁니다 여기 는 boxplots에 대해 염두에 두어야 할 몇 가지 다른 사항: 위의 이미지는 거의 정규 분포의 박스 플롯과 정규 분포에 대한 확률 밀도 함수(pdf)를 비교한 것입니다. 이 이미지를 보여주는 이유는 통계 분포를 보는 것이 상자 플롯을 보는 것보다 더 일반적이기 때문입니다. 즉, 박스플롯을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 중앙값에 대한 신뢰 구간을 나타내기 위해 상자를 “노치”할지 여부입니다. 노치가 그려지는 방법을 제어할 수 있는 몇 가지 다른 매개 변수가 있습니다. 자세한 내용은 plt.boxplot 도움말을 참조하십시오.

상자 플롯은 하나 또는 여러 그룹에 대한 숫자 변수의 분포를 요약합니다. 따라서 각 그룹의 기본 분포와 포인트 수를 숨깁니다. 따라서 이 차트는 위험합니다. 이 게시물은 가능한 실수의 예를 제공하고, 그것을 해결하기 위해 3 솔루션. 다른 모든 플로팅 키워드 인수는 matplotlib.pyplot.boxplot()에 전달됩니다. 파이썬을 통해 박스 플롯을 그래프로 그리는 몇 가지 방법이 있습니다. 바닷가, 팬더 또는 바닷가를 통해 박스플롯을 그래프로 만들 수 있습니다. 범주형 변수로 그룹화된 수직 박스플롯 그리기: 예를 들어(3, 5) 왼쪽 상단에서 시작하여 3개의 열과 5개의 행을 사용하여 서브플롯을 표시합니다. boxplots는 df.boxplot() 또는 사용할 열을 나타내는 데이터 프레임의 모든 열에 대해 생성할 수 있습니다: 그리드 억제(그리드=False), x축의 레이블 회전(예: rot=45) 및 변경 과 같은 추가 서식을 박스플롯에 수행할 수 있습니다. fontsize (예 : fontsize =15): DataFrame에서 각 숫자 변수에 대한 박스 플롯 그리기: 노치된 박스플롯을 사용하면 각 박스플롯의 중앙값에 대한 신뢰 구간(기본적으로 95% 신뢰 구간)을 평가할 수 있습니다.

DataFrame에서 .boxplot()를 호출하여 박스플롯을 플롯할 수 있습니다. 아래 코드는 다른 진단과 관련하여 area_mean 열의 박스플롯을 만듭니다. 또한 boxplot의 노치가 겹치지 않기 때문에 95 % 신뢰로 진정한 중앙값이 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 매개 변수 return_type을 사용하여 boxplot에서 반환되는 요소 유형을 선택할 수 있습니다. return_type=`축`을 선택하면 박스플롯이 그려지는 매트플롯리브 축이 반환됩니다. 그렇지 않으면 직사각형 박스플롯이 생성됩니다. 노치는 중앙값 주위의 신뢰 구간(CI)을 나타냅니다. 노치의 위치가 계산되는 방법에 대한 자세한 내용은 부트스트랩 매개 변수의 항목을 참조하십시오. 문자열 목록(예: [X`, `Y`])을 boxplot에 전달하여 x축의 변수를 조합하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 모양을 제어하는 많은 옵션과 데이터를 요약하는 데 사용하는 통계가 있습니다. `dict`는 값이 상자 플롯의 매트플롯 선인 사전을 반환합니다. 위의 이미지는 박스플롯입니다.

박스플롯은 다섯 개의 숫자 요약(“최소”, 첫 번째 사분위수(Q1), 중앙값, 세 번째 사분위수(Q3) 및 “최대”를 기반으로 데이터 분포를 표시하는 표준화된 방법입니다. 그것은 당신의 이상값과 그 값이 무엇인지에 대해 알 수 있습니다.

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