首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用中值标注seaborn中的箱形图

中值标注是指在箱形图中,将每个箱体的中位数用一个点标注出来,以突出中位数的位置。在seaborn中,可以通过设置参数showmedians=True来实现中值标注。

箱形图是一种用于展示数据分布的统计图表,它展示了一组数据的中位数、上下四分位数、最小值和最大值。箱形图可以帮助我们观察数据的离散程度、异常值以及数据的整体分布情况。

使用seaborn绘制箱形图的步骤如下:

  1. 导入seaborn库:import seaborn as sns
  2. 加载数据:可以使用pandas等库加载数据,或者直接使用seaborn提供的示例数据集。
  3. 绘制箱形图:使用sns.boxplot()函数进行绘制,设置参数showmedians=True以显示中值标注。

以下是一个示例代码,展示如何在seaborn中绘制带有中值标注的箱形图:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import seaborn as sns

# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制箱形图,并显示中值标注
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, showmedians=True)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们使用了seaborn提供的示例数据集"tips",绘制了一个以"day"为x轴,"total_bill"为y轴的箱形图,并通过设置showmedians=True来显示中值标注。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据可视化(4)-Seaborn系列 | 分类catplot()

本篇是《Seaborn系列》文章第4篇-分类。...) 能够显示分布密度分类散点图 3.boxplot() 、盒 4.violinplot() 小提琴 5.boxenplot() 增强 6.pointplot() 点 7.barplot...data 其他参数均为可选; data:是DataFrame类型; x,y为数据变量名称(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名); row,col:数据变量名称 作用...kind:字符串 要绘制绘图类型 (对应于分类绘图功能名称:"count"-统计, "point"-点, "bar"-条形, "strip"-条形, "swarm"-群, "box"-框,...diet',则在列方向上显示,显示数量为diet列对值去重后数量) """ sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",col="diet", data

5K00
  • 1行代码完成可视化:Seaborn3个常用方法示例

    本文中将使用 Seaborn 来创建以下绘图: 散点图 折线图 直方图 但是,我们将介绍功能不仅限于这些,还可以用于创建其他几种,例如 kde 、条形和小提琴。...它们将值范围划分为离散 bin,并显示每个 bin 数据点数(即行)。... 线图是一个分类分布,显示变量在中位数和四分位数方面的分布。Seaborn catplot 函数可以创建。...,中间线是中值。...总结 Seaborn 使创建数据可视化变得非常容易。它们提供了清晰直观语法。并且seaborn函数语法基本相同。只需更改函数名称和 kind 参数,就可以只用一行代码创建许多不同

    1.1K30

    R语言中绘制替代品:蜂群和小提琴

    p=11073  非常有用,因为它们不仅指示中间值,而且还显示了第一四分位数和第三四分位数测量结果变化。但是,也有一些提供了一些附加信息。...在这里,我们将仔细研究潜在替代方案:蜂群和小提琴。  蜂群 原则上,蜂群类似于一维散点图,因为它将单个测量结果显示为点。...小提琴想法是将和密度结合起来。...由于该依赖于密度估计,因此只有在有足够数量数据可用于获得可靠估计时,该才有意义。否则,估计密度可能表示数据实际上没有的趋势。...在R创建小提琴 为了演示小提琴不同之处,请比较以下两种表示形式: grid.arrange(p.violin, p.box, ncol = 2)    在这种情况下,我们看到了小提琴情节限制

    1.5K30

    PowerBI(box plot)

    当然,不同,指标也不尽然全都一样,比如PowerBI一个可视化工具Box Whisker chart就是其中一种,又叫做盒须。 所以就用Box Whisker chart来说明。...当然,有一些并不是按照上面的指标比如下面这张,它其实没有上下边界,取而代之是上下1.5个IQR界限,而有些值超过了上下界限,就定义为异常值(圆圈位置)。 ?...比如我们选择销售表各分公司、销售员和销售额可以得到如下: ?...从中可以看出: 分公司B最大值远远超过其他分公司,说明这个月领头羊就出现在B分公司; 而几乎所有的分公司都有新人,销售额为0; 均值>中位数,比较明显有A/B/F; 均值<中位数,比较明显只有G...对于B分公司来说,平均值与中位数差距很大,说明“贫富差距”很大,有几个销售员业绩特别好,是整个集团领头羊,而其他销售员其实和其他分公司没什么区别。

    5.4K21

    怎样分析异常值?终于有人讲明白了

    分析 提供了识别异常值一个标准:异常值通常被定义为小于QL -1.5IQR或大于QU +1.5IQR值。...依据实际数据绘制,对数据没有任何限制性要求,如服从某种特定分布形式,它只是真实直观地表现数据分布本来面貌;另一方面,判断异常值标准以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有一定鲁棒性:...由此可见,识别异常值结果比较客观,在识别异常值方面有一定优越性,如图3-1所示。 ? ▲3-1 检测异常值 餐饮系统销量数据可能出现缺失值和异常值,例如表3-1数据所示。 ?...运行代码清单3-2,可以得到3-2所示。...▲3-2 异常值检测3-2可以看出,型图中超过上下界7个日销售额数据可能为异常值。

    5.9K10

    一文彻底掌握Seaborn

    1.6 子集 1.7 线性回归 1.8 核密度 第二章 - 广度了解 Seaborn 2.1 条形 2.2 计数 2.3 点 2.4 ...2.5 小提琴 2.6 水平 2.7 双变量分布 总结 1 深度了解 Seaborn 1.1 鸢尾花识别 假设我们要创建一个智能手机应用程序,从智能手机拍摄照片中自动识别花种类...让再回顾「配对」 从「配对,我们可以迅速看出数据集上一些问题: 右侧标注这五个类 (Iris-setosa, Iris-setossa, Iris-versicolor, versicolor...2 广度了解 Seaborn 在本节我们 Seaborn 提供了内置数据集 Titantic 来展示 条形 (barplot) 计数 (countplot) 点 (pointplot) ...2.6 水平 画出萼片长度,萼片宽度,花瓣长度和花瓣宽度 (横向)。上节也可以这个来找异常值。

    2.5K10

    盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

    2.5 小提琴 2.6 水平 2.7 双变量分布 总结 1 深度了解 Seaborn 1.1 鸢尾花识别 假设我们要创建一个智能手机应用程序,从智能手机拍摄照片中自动识别花种类...让再回顾「配对」 从「配对,我们可以迅速看出数据集上一些问题: 右侧标注这五个类 (Iris-setosa, Iris-setossa, Iris-versicolor, versicolor...2 广度了解 Seaborn 在本节我们 Seaborn 提供了内置数据集 Titantic 来展示 条形 (barplot) 计数 (countplot) 点 (pointplot) ...2.4 统计在生还和死亡 (x='alive') 成年和未成年男性 (hue='adult_male') 年龄分布 (y='age')。颜色区分是否成年。...2.6 水平 画出萼片长度,萼片宽度,花瓣长度和花瓣宽度 (横向)。上节也可以这个来找异常值。

    1.5K30

    Python数据分析之数据探索分析(EDA)

    没有任何限制下要求,真实直观地表现数据分布本来面貌;判断异常值标准以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有一定鲁棒性:多达25% 数据可以任意元而不会扰动四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响...小提琴查看异常值 小提琴Violin Plot是用来展示多组数据分布状态以及概率密度。这种图表结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。跟类似,但是在密度层面展示更好。...seaborn--kdeplot seabornkdeplot可用于使用核密度估计绘制单变量或双变量分布。 核密度估计(KDE)是一种可视化数据集中观测分布方法,与直方图呈正相关。...易受极端值影响,受max影响程度 > 受min影响程度 简单算术平均:所有数据平均值 加权算术平均数:反映均值不同成分重要程度 频率分布表组中值和频率: 调和平均数(harmonic...四分位数间距(InterQuartile Range, IQR) ----第三四分位数与第一四分位数差距,值越大说明变异程度越大。四分位距通常是用来构建,以及对概率分布)简要图表概述。

    3.7K50

    Python数据分析之Seaborn(分类分析绘图 )

    解决方法一:通过jitter抖动 抖动是平时可视化常用观察“密度”方法,除了使用参数抖动,特定抖动需求也可以numpy在数据上处理实现 sns.stripplot(x="day", y="total_bill..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> (Box-plot)又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计。...举例说明,以下是具体例子: 这组数据显示出: 最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=...scale: {“area”, “count”, “width”}, optional #用于调整琴宽带。...条形 显示值集中趋势可以条形 sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic) <matplotlib.axes.

    1.1K31

    10个实用数据可视化图表总结

    用于深入了解数据一些独特数据可视化技术 可视化是一种方便观察数据方式,可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状、直方图、饼、热、散点图、线状等。...2、六边分箱 (Hexagonal Binning) 六边分箱是一种六边直观表示二维数值数据点密度方法。...所以它是正态分布。 5、小提琴(Violin Plot) 小提琴线图相关。我们能从小提琴图中获得另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布线图。我们将其与线图进行比较。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,框是在四分位数上创建。但在 Boxenplot ,数据被分成更多分位数。...我们也可以这个从文本中找到经常出现单词。 总结 数据可视化是数据科学不可缺少一部分。在数据科学,我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以,但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。

    2.4K50

    Seaborn-让绘图变得有趣

    定义了总共10个垃圾,以便将整个垃圾median_house_value分配到10个不同存储桶。...然后了解了它们,发现它们是小提琴,与非常相似,并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn,创建小提琴只是一个命令。...该pandas数据框中有一个调用函数corr()生成相关矩阵,当把它输入到seaborn,得到了一个美丽。设置annot为True可确保相关性也数字定义。...带群 将信息显示在单独四分位数和中位数。与swarm重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。...(和群) 从上面的污点中,可以看到如何对五个类别分别描述ocean_proximity。

    3.6K20

    使用Seaborn进行房价数据可视化

    Seaborn 是一个数据可视化库,可帮助在Python创建有趣数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...此对于相对较大数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型值可以放在 sns.jointplot 来创建不同。默认情况下,联合分布显示散点图。...它在可视化创建了条形。让我们“CATE”和“subway”创建一个“price”条形,让我们看看哪类房屋单价高。 ? 数据显示,西城区房屋平均单价最高,石景山地区房屋平均单价最低。 ?...可以看到,靠近地铁和靠近学区房屋单价有更高表现。 也可以形象地展示这种关系, (Boxplot)是给定数据集五点汇总统计直观表示。...,为分类 - 连续变量创建了一个线图,这意味着如果x轴是分类并且y轴是连续,则应创建线图或小提琴

    1.5K10

    图片标注工具 labelme AI 多边(AI-Polygon)如何使用

    图片标注工具 labelme AI 多边(AI-Polygon)如何使用 独立观察员 2023 年 9 月 16 日 最近使用过深度学习图片标注工具 labelme,发现其中有个 “Create...直接在 cmd 窗口使用 labelme 命令启动: 下面是软件界面概览,总体还是比较直观: 通过创建各种标注形状来在图片上标注目标对象,其中比较常用就是多边、矩形、圆形等,然后还有本文将要介绍...“AI 多边”: 比如使用多边的话,就是一个个点围绕目标,最后首尾衔接,然后就可以填写标签了: 如果不满意,还可以对多边进行编辑: 其它形状就更简单了,直接框选起来就行了,比如圆形。...3、创建 AI 多边 AI 多边 其实也就是智能化多边,或者说自动多边。就是鼠标点击或者移动过程,会自动形成一系列点,围绕住你可能想标注目标对象。...原创文章,转载请注明: 转载自 独立观察员 (dlgcy.com) 本文链接地址: [图片标注工具 labelme AI 多边(AI-Polygon)如何使用](https://dlgcy.com

    1K10

    这3个Seaborn函数可以搞定90%可视化任务

    我们可以使用displot函数创建直方图,kde,ecdf和rugplots。 直方图将数值变量取值范围划分为离散容器,并计算每个容器数据点(即行)数量。...Catplot 使用catplot函数创建分类,如、条形、带状、小提琴等。总共有8个不同分类可以使用catplot函数生成。 中位数和四分位数表示变量分布。...下面是每个产品线单价栏。...“width”参数调整框宽度。 以下是结构: ? 中位数是所有点都排序后中间点。Q1(第一或下四分位数)是下半部分中位数,Q3(第三或上四分位数)是上半部分中位数。...我们还可以创建一个条形来检查不同产品线单价。与使用方框不同,条形一个点表示每个数据点。因此,它就像数字和分类变量散点图。 让我们为branch和total列创建一个条形

    1.3K20

    在Python中用Seaborn美化图表3个示例

    和晶须 分布问题在于,它们常常会被异常值扭曲,除非您知道这些异常值存在并且进行处理。...得到了广泛使用,它是一种显示可靠指标的有效方法,例如中位数和四分位数范围,它们对于异常值(由于其较高分解点)具有更大弹性, Seaborn实施方式看起来很棒,因为它可以突出显示多个维度来传达一个相当复杂指标...4:和晶须 同时识别和讨论多种功能和模式对于您研究成功至关重要,因此,我强烈建议您使用此图表。同时,您需要确保将图表定位到您受众群体!...在上面的文章,我广泛讨论了为什么对我来说Seaborn是最好绘图程序包,并给出了我使用3个图表示例。我坚信以一种容易理解方式传达信息:文字越少越好!坚持才是关键!...:和晶须 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as pltsns.set(style="ticks")# Initialize the

    1.2K20

    Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

    Boxplot,主要包含六个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出上边缘,上四分位数Q3,中位数,下四分位数Q1,下边缘,还有异常值。...下面将纸鸢花数据集中四个变量sepal_length, sepal_width, petal_length和petal_width做可视化。...Violinplot Violinplot相当于结合了与核密度,更好地展现出数据量化形态。...() BarplotBarplot主要是展现在分类quantitative变量平均值情况,并且用了boostrapping算法计算了估计值置信区间和error bar.鸢尾花数据集展示如下:...是一个很棒可视化库,尤其是当数据维度很大时候,seaborn可以让我们最少代码去绘制一些描述性统计,便于找寻各维度变量之间特征。

    2K20
    领券