Matplotlib箱图选择计算四分位数值的方法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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箱形图和小提琴图

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，因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。...箱形图的绘制主要包含六个数据节点，需要先将数据从大到小进行排列，然后分别计算出它的上边缘，上四分位数，中位数，下四分位数，下边缘，还有一个异常值。...计算过程：计算上四分位数（Q3），中位数，下四分位数（Q1）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 绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数...与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。...与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。

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利用Python进行描述统计

描述统计方法描述统计的目标是总结、提炼数据，一共有3种方法：制表法、绘图法和数值法，根据变量类型的不同，描述方法也会有所不同。...箱线图说明：四分位差IQR = Q3 - Q1 上边缘 = Q3 + 1.5IQR 下边缘 = Q1 - 1.5IQR 注意：上下边缘并非最大最小值，一般超过上下边缘的称为异常值。...Q1 = 第1四分位数，即第25百分位数 Q2 = 第2四分位数，即第50百分位数 Q3 = 第3四分位数，即第75百分位数注意：要把四分位数的上下限，和箱线图的上下限区分开。...如何求四分位数？四分位数是特殊的百分位数，因此，计算百分位数的方法可以直接用来计算四分位数。注：四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会略有差异，但不会很大。...而且不同的计算方法其本质都是将数据大概分为4个部分。本计算方法参考：《商务与经济统计(第11版)》注：i的结果同样存在整数和非整数两种情况，具体参考计算百分位数的方法。

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Python数据清洗--异常值识别与处理01

异常值的识别通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...其中，Q3-Q1表示四分位差。如果采用箱线图识别异常值，其判断标准是，当变量的数据值大于箱线图的上须或者小于箱线图的下须时，就可以认为这样的数据点为异常点。...如上图所示，利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。...为解决该问题，读者可以通过下方的代码实现查询： # 计算下四分位数和上四分位 Q1 = sunspots.counts.quantile(q = 0.25) Q3 = sunspots.counts.quantile

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Matplotlib数据分布型图表（3

本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。 5 增强箱型图增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...一般箱型图中包含了下四分位数、中位数、上四分位数、上下界和异常值组成。对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。...图片来自知乎上图展示了箱型图与小提琴图的关系，小提琴图也展示了最小值、最大值、中位数、四分位数和离群值，并在此基础上添加了密度曲线。...将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...（数组或列表） y：y轴坐标数值（数组或列表） bins：在hist2d中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法具体可参考： https://matplotlib.org

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使用Python进行描述性统计

数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图，满足图分析的需求。...使用Matplotlib绘制关于身高的箱形图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制箱形图 4 def drawBox(heights):...，包含3种信息： Q2所指的红线为中位数 Q1所指的蓝框下侧为下四分位数，Q3所指的蓝框上侧为上四分位数，Q3-Q1为四分为差。...四分位差也是衡量数据的发散程度的指标之一。上界线和下界线是距离中位数1.5倍四分位差的线，高于上界线或者低于下界线的数据为异常值。 ?...3.5 回顾方法说明 bar 柱状图 pie 饼形图 hist 直方图&累积曲线 scatter 散点图 boxplot 箱形图 xticks 设置柱的文字说明 xlabel 横坐标的文字说明 ylabel

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使用Python进行描述性统计

数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图，满足图分析的需求。...使用Matplotlib绘制关于身高的箱形图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制箱形图 4 def drawBox(heights): 5 #创建箱形图...Q1所指的蓝框下侧为下四分位数，Q3所指的蓝框上侧为上四分位数，Q3-Q1为四分为差。...四分位差也是衡量数据的发散程度的指标之一。上界线和下界线是距离中位数1.5倍四分位差的线，高于上界线或者低于下界线的数据为异常值。...3.5 回顾方法说明 bar 柱状图 pie 饼形图 hist 直方图&累积曲线 scatter 散点图 boxplot 箱形图 xticks 设置柱的文字说明 xlabel 横坐标的文字说明 ylabel

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

(4 )四分位数间距四分位数包括上四分位数和下四分位数。...将所有数值由小到大排列并分成四等份，处于第一个分割点位置的数值是下四分位数，处于第二个分割点位置(中间位置)的数值是中位数，处于第三个分割点位置的数值是上四分位数。...四分位数间距，是上四分位数QU,与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。其值越大，说明数据的变异程度越大；反之，说明变异程度越小。...或者DataFrame的plot()方法，并用kind参数指定箱形图 (box)。...其中，盒子的上、下四分位数和中值处有一条线段。箱形末端延伸出去的直线称为须, 表示盒外数据的长度。如果在须外没有数据，则在须的底部有一点，点的颜色与须的颜色相同。

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【matplotlib】3-绘制统计图形

箱体是由第一四分位数、中位数（第二四分位数）和第三四分位数所组成的。在箱须的末端之外的数值可以理解成离群值，因此，箱须是对一组数据范围的大致直观描述。...9.3 延伸阅读–箱体、箱须、离群值的含义和计算方法关于箱线图的组成部分有：箱体、箱须和离群值，其中，箱体主要由第一四分位数、中位数和第三四分位数组成，箱须又分为上箱须和下箱须。...上箱须和下箱须长度的确定方法是在绘制箱线图的原始数据集data中分别寻找不大于Q3+whisxIQR的最大值valuemax和不小于Q1-whisxIQR的最小值valuemin，其中Q1和Q3分别是第一四分位数和第三四分位数...，whis是关键字参数whis的参数值，IQR(Inter-Quartile Range)是四分位差，计算方法是IQR=Q3-Q1。...误差棒就可以很好地实现充当总体参数估计的置信区间的角色。误差棒的计算方法可以有很多种：单一数值、置信区间、标准差和标准误等。

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

箱形图是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，它通常由上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘和异常值组成。...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...Q3表示上四分位数，说明全部检测值中有四分之一的值比它大；Q1表示下四分位数，说明全部检测值中有四分之一的值比它小；IQR表示四分位数间距，即上四分位数Q3与下四分位数Q1之差，其中包含了一半检测值；空心圆点表示异常值...在计算数据集的四分位数时，除了要先对数据集排序外，还要根据其中数据的总数量选择不同的计算方式：当数据的总数量为偶数时，数据集被中位数划分为个数相等（每组有n/2个）的两组数，其中第一组数的中位数为Q1，...：基于箱型图进行异常检测查看数据 import pandas as pd df1 输出为：绘制箱型图，查看有无异常值： import matplotlib.pyplot as plt

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Python数据分析之数据探索分析(EDA)

箱型图分析----data.boxplot() 提供识别异常值的标准：小于或大于的值。上四分位，下四分位，四分位间距。...没有任何限制下要求，真实直观地表现数据分布的本来面貌；箱形图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25% 的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...第一四分位数：又称较小四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数：又称中位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...第三四分位数：又称较大四分位数，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。...四分位数间距（InterQuartile Range, IQR） ----第三四分位数与第一四分位数的差距，值越大说明变异程度越大。四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布)的简要图表概述。

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Python 异常值分析

忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。...（3）箱型图分析箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。...QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半...箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求（如服从某种特定的分布形式），它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性...由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性，如图3-1所示。 ?

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特征工程之异常值处理

离群值处理标准差法MAD法箱形图法图像对比法BOX-COX转换参考文章离群值处理标准差法又称为拉依达准则(标准差法)，适用于有较多组数据的时候。...箱形图法理论部分概念：箱形图由最小值、下四分位值(25%)，中位数(50%)，上四分位数值(75%)，最大值这5个关键的百分数统计值组成的。如何通过箱形图判断异常值呢？...假设下四分位值为，上四分位数值为，四分位距为 (其中 )，推导如下：异常值截断点如下，截断点就是异常值与正常值的分界点，又称为内限：，温和异常值与极端异常值的分界点，又称为外限：...import numpy as np def boxplot(data): # 下四分位数值、中位数，上四分位数值 Q1, median, Q3 = np.percentile(data...可视化箱线图 #绘制箱型图（以内限为界） fig = plt.figure(figsize = (15,9)) ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) color = dict(boxes

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能，底层都是基于 Matplotlib 库的，也就是说，由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。...首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...箱线图由三个四分位数和两个虚线组成，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...箱线图传达的信息非常有用，例如四分位距 (IQR)、中位数和每个数据组的异常值。...，饼图是列中数值数据的一个很好的比例表示。

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Seaborn 可视化

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...创建直方图密度图（核密度估计）密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...默认会计算平均值箱线图用于显示多种统计信息：最小值，1/4分位，中位数，3/4分位，最大值，以及离群值（如果有）关于箱线图箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数箱子的上下底，分别是数据的上四分位数...（Q3）和下四分位数（Q1）箱体包含了50%的数据。...小提琴图能显示与箱线图相同的值小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息成对关系当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot

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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中的常用的观察“密度”的方法，除了使用参数抖动，特定的抖动需求也可以用numpy在数据上处理实现 sns.stripplot(x="day", y="total_bill..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> 箱型图箱形图（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。...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...举例说明，以下是箱形图的具体例子：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)=...box——绘制微型 boxplot； quartiles——绘制四分位的分布； point/stick——绘制点或小竖条。

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Python实现箱线图

箱线图不同，绝大部分部件，无法看到具体数值，这是一种统计图而非数据原值。箱线图的统计学及图形意义箱线图的统计学意义可以参考气象出版社出版的图书《大气科学中的统计方法》p上的内容。...在matplotlib中，使用boxplot命令绘制箱线图，boxplot绘图命令比一般的plot、scatter更为高级，他拥有改变子图布局并固定其格式的底层。 ...箱线图中，箱体为中间矩形框，矩形框中间默认为中位线，上下伸出者为须，伸出者末尾横线为上（下）四分位线，箱体外点状物为flier。...median=np.median(data) 计算下四分位 Q1=np.percentile(data,25) 计算上四分位 Q3=np.percentile(data,75) 计算IQR IQR=Q3... 箱线图不同于之前我们提到的plot、contourf等绘图函数，这些绘图函数以绘图为主，需要出图后人工归纳特征，而箱线图出图即归纳好特征了。

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五分钟入门数据可视化

离散变量和连续变量：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 箱型图：它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。...箱线图，又称盒式图，由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。...Matplotlib 总结在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事，尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。

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统计02：怎样描绘数据

对这两组再求中位数，就可以获得下四分位数（lower quartile）和上四分位数（upper quartile）。...25%划分数据，上四分位数是按照75%划分数据。...其实，中位数和四分位数都属于百分位数（percentile）。我们用任意比例来划分数据，从而取得百分位数。把数据按数值大小排列，处于p%位置的成员的取值，称第p百分位数。...当然，Matplotlib并非唯一的选择。有的统计学家更偏爱R语言，而Web开发者流行使用D3.js。熟悉了一种绘图工具后，总可以触类旁通，很快地掌握其他的工具。...还有一些绘图是为了呈现群体参数，比如箱形图（box plot）。比如湘北高中身高数据绘制成箱形图： ? 如图中标注的，箱形图体现的主要是中位数和四分位数。

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统计02：怎样描绘数据

对这两组再求中位数，就可以获得下四分位数（lower quartile）和上四分位数（upper quartile）。...25%划分数据，上四分位数是按照75%划分数据。...其实，中位数和四分位数都属于百分位数（percentile）。我们用任意比例来划分数据，从而取得百分位数。把数据按数值大小排列，处于p%位置的成员的取值，称第p百分位数。...当然，Matplotlib并非唯一的选择。有的统计学家更偏爱R语言，而Web开发者流行使用D3.js。熟悉了一种绘图工具后，总可以触类旁通，很快地掌握其他的工具。...还有一些绘图是为了呈现群体参数，比如箱形图（box plot）。比如湘北高中身高数据绘制成箱形图： ? 如图中标注的，箱形图体现的主要是中位数和四分位数。

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分布（三）利用python绘制箱线图

分布（三）利用python绘制箱线图箱线图（Boxplot）简介 1 箱线图也叫盒须图，主要用来突出显示数据分布的四分位数。...同时也可以获取较多的统计信息，例如：四分位数、异常值、分布是否倾斜/对称等。...的fig对象和子图对象ax fig, ax = plt.subplots(1,3, figsize=(12,4)) # 多个数值变量的箱线图 sns.boxplot(data=df.loc[:, ['...sepal_length', 'sepal_width']], ax=ax[0]) ax[0].set_title('多个数值变量') # 一个数值变量多个分组的箱线图 sns.boxplot(x=...df["species"], y=df["sepal_length"], ax=ax[1]) ax[1].set_title('一个数值变量多个分组') # 一个数值变量多个分组子分组的箱线图 sns.boxplot

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