python箱线图
❶ python做箱形图怎么设置不同字段不同颜色
df.boxplot(sym='r*'，vert=False，patch_artist=True，meanline=False，showmeans=True)。
箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表，只是数据大小、占比、趋势等等的呈现，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量。
该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异（需在箱线图中加入均值点），还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
❷ Python箱线图横坐标错位
箱线图可以判断是左偏还是右偏
箱线图中,异常值集中在较小值一侧,判断为左偏态,异常值集中在较大值一侧,判断为右偏态。
❸ 如何使用python数据特征分析与可视化
如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。
❹ python箱线图为什么没有了
要用到matplotlib：
from matplotlib import pyplot as plta=range(1,10)
plt.boxplot((a,a),labels=('Mon','Tue'))
plt.show()1234
❺ Python数据可视化 箱线图
Python数据可视化：箱线图
一、箱线图概念
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。
计算过程：
（1）计算上四分位数（Q3），中位数，下四分位数（Q1）
（2）计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR，interquartile range）Q3-Q1
（3）绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。
（4）大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值（outliers）。
（5）异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。
（6）极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。
（7）为箱线图添加名称，数轴等
二、四分位数的计算
分位数根据其将数列等分的形式不同可以分为中位数，四分位数，十分位数、百分位数等等。四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的意义和作用，而大多数的统计学原理教材只介绍其基本含义，对其具体计算，尤其是由组距数列计算都不作介绍，成为统计学原理教材中的空白。那么，如何根据数列计算四分位数呢？一般来讲，视资料是否分组而定。
1、根据未分组的资料计算四分位数
第一步：确定四分位数的位置
四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下分位数、中分位数和上分位式中n表示资料的项数
第二步:根据第一步所确定的四分位数的位置，确定其相应的四分位数。
例1：某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4、15.7公斤，则三个四分位数的位置分别为：
即变量数列中的第三个、第六个、第九个工人的某种产品产量分别为下四分位数、中位 数和上四分位数。即：
Q1 =13.8公斤、Q2=14.6公斤、Q3=15.2公斤
上例中（n+1）恰好为4的倍数，所以确定四分数较简单，如果（n+1）不为4的整数倍数，按上述分式计算出来的四分位数位置就带有小数，这时，有关的四分位数就应该是与该小数相邻的两个整数位置上的标志值的平均数，权数的大小取决于两个整数位置距离的远近，距离越近，权数越大，距离越远，权数越小,权数之和等于1。
例2：某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤，则三个四分位数的位置分别为：
即变量数列中的第2.75项、第5.5项、第8.25项工人的某种产品产量分别为下四分位 数、中位数和上四分位数。即：
在实际资料中，由于标志值序列中的相邻标志值往往是相同的，因而不一定要通过计算才能得到有关的四分位数。
2、由组距式数列确定四分位数
第一步，向上或向下累计次数.
第二步，根据累计次数确定四分位数的位置.
（1）、当采用向上累计次数的资料确定四分位数时，四分位数位置的公式是：
（2）、当采用向下累计次数的资料确定四分位数时，四分位数位置的公式是：
第三步，根据四分位数的位置算出各四分位数.
（1）、当累计次数是向上累计时，按下限公式计算各四分位数.
（2）、当累计次数是向下累计时，按上限公式计算各四分位数.
例3：某企业职工按月工资的分组资料如下：
根据上述资料确定某企业职工的月工资的三个四分位数如下：
（1）、采用向上累计职工人数的资料得月工资四分位数的位置为:
（2）、采用向下累计职工人数的资料得月工资四分位数的位置为:
3、异常值
异常值：限制线以外的数据全部为异常值
三、画图
# Python
import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go
data = [
go.Box(
y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # 9个数据
)
]
plotly.offline.plot(data) # 离线绘图
❻ 如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢
先来设置两个url地址，第一个用于第一次访问，这样可以获得网站服务器发来的cookie，第二个网址是用于登陆的地址
引入两个模块，cookielib和urllib2
接着，我们安装一个cookie处理器，代码如下，这个代码很多人不太能读懂，其实你会用就可以了，他们就是这个固定的形式，顶多改改变量的名字。你复制下来以后自己用就可以了，用多了，你再去看代码的意义，你就都懂了。
然后我们先访问一下网站，获得一个cookie，你不用管这个cookie该怎么弄，前面设置的cookie处理器会自动处理。
接着，我们写一下postdata，也就是你要post的数据，因为我们打算登陆网站，所以postdata里肯定有用户名和密码，那么怎么知道该怎么写postdata呢？看你抓包得到的post数据。下面第一幅图是httpwatch抓包截图，点击postdata，看到post的数据，然后我们看第二幅图，就是python的写法。你自己感受一下。
写完postdata以后，我们 要将postdata转码一下，让服务器可以解读postdata数据
接着设置headers信息，headers也是抓包得到的。同样的方式，你去写header内的信息
然后我们通过request方法来登陆网站，并返回数据，返回的数据存储在request中
通过rulopen方法和read方法来读取数据，并打印出来。
我们看到输出的结果，这说明我们虽然正确的模拟了登陆网站需要的post信息，但是没有考虑到登陆网站是需要验证码的，后期我们会看到如何处理验证码，如果你拿这个教程去处理没有验证码的登陆问题，那么你现在已经成功了。
❼ python matplotlib 同时画箱线图和折线图的问题
因为boxplot的x坐标默认从1开始！
❽ python中怎么画箱线图
如下灰色框里的就是箱形图（英文：Box plot）：又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。
箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100]
df = pd.DataFrame(data)
df.plot.box(title="hua tu")
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
plt.show()
❾ 在python中如何绘制画两组箱形图
授人以鱼不如授人以渔，想画什么图就去matplotlib官网找有没有类似的，把对应代码改一改，完美解决
❿ 为什么要使用Python进行数据分析
我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。
Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。
除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。
SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。
注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。
SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。
pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。
matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。
TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()
Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。
小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！