Основная проблема, связанная с изменением размера выбросов в блочной диаграмме matplotlib, заключается в том, что это может исказить визуальное представление данных. Выбросы — это точки, лежащие за пределами диапазона нормальных значений, и они могут быть важными индикаторами тенденций или аномалий в наборе данных. Изменяя их размер, они могут казаться более или менее значительными, чем они есть на самом деле, что может привести к неправильным выводам о данных.
import matplotlib.pyplot as plt # Create data data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] outliers = [10] all_data = data + outliers # Change the size of the outliers with the s keyword argument plt.boxplot(all_data, sym='o', s=100) # show plot plt.show()
1. import matplotlib.pyplot as plt: эта строка импортирует библиотеку matplotlib и назначает ей псевдоним «plt».
2. data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]: эта строка создает список точек данных.
3. выбросы = [10]: эта строка создает список значений выбросов.
4. all_data = данные + выбросы: эта строка объединяет два списка в один список под названием all_data.
5. plt.boxplot(all_data, sym='o', s=100): эта строка создает коробчатую диаграмму с использованием списка all_data и устанавливает символ для выбросов в 'o' с размером 100 (s=100). ).
6. plt.show(): эта строка отображает на экране блочную диаграмму.
Инструменты Boxplots
Блочные диаграммы — это популярный способ визуализации данных в Python. Они используются для быстрого суммирования распределения данных, показывая медиану, квартили, диапазон и выбросы. Библиотека Python matplotlib предоставляет широкий спектр инструментов для создания коробчатых диаграмм. К ним относятся такие функции, как boxplot(), которая создает простую коробчатую диаграмму из массива значений; и violinplot(), который создает график скрипки из массива значений. Кроме того, существует несколько библиотек, предоставляющих дополнительные функции для создания более сложных коробочных диаграмм, таких как Seaborn и Plotly.
Библиотека Matplotlib
Matplotlib — это библиотека построения графиков для языка программирования Python и его расширения NumPy для числовой математики. Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с помощью наборов инструментов общего назначения с графическим интерфейсом, таких как Tkinter, wxPython, Qt или GTK+. Существует также процедурный интерфейс «pylab», основанный на конечном автомате (например, OpenGL), разработанный так, чтобы очень походить на интерфейс MATLAB, хотя его использование не рекомендуется. Matplotlib можно использовать в сценариях Python, оболочках Python и IPython, блокноте Jupyter, серверах веб-приложений и четырех инструментах графического пользовательского интерфейса.
Matplotlib производит показатели качества публикации в различных печатных форматах и интерактивных средах на разных платформах. Matplotlib можно использовать в сценариях Python для создания графиков и диаграмм всего несколькими строками кода. Он поддерживает различные типы графиков, такие как линейные графики, гистограммы, точечные диаграммы и т. д., а также возможности построения трехмерных графиков. Он также имеет встроенную поддержку экспорта рисунков в различные форматы файлов, такие как файлы PDF или SVG.
Как увеличить размер ящика в matplotlib
Чтобы увеличить размер диаграммы в matplotlib, вы можете использовать параметр figsize при создании фигуры. Этот параметр принимает кортеж из двух значений, которые представляют ширину и высоту фигуры в дюймах. Например, чтобы создать фигуру шириной 8 дюймов и высотой 6 дюймов, вы должны использовать:
рис = plt.figure(figsize=(8,6))
топор = fig.add_subplot(111)
ax.boxplot (данные)
plt.show ()
