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  • 箱形图

    2020-09-30 10:22:19
    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。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,快速识别异常值。 箱形图最大的...

    最近有很多用户说到了年终需要回顾这一年的工作,根据这一年的数据看看有没有异常的情况,那么哪种图能够清晰直观地展现出这一信息呢?

    答案只有一个,那就是…

    箱形图

    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。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,快速识别异常值。

    箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。

    想要搞懂箱形图,那么一定要了解…

    五大因“数”

    我们一组序列数为例:12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36,37讲解这五大因“数”
    在这里插入图片描述
    1、下四分位数Q1

    (1)确定四分位数的位置。Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3。n表示序列中包含的项数。

    (2)根据位置,计算相应的四分位数。

    例中:

    Q1所在的位置=(14+1)/4=3.75,

    Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=18.5;

    2、中位数(第二个四分位数)Q2

    中位数,即一组数由小到大排列处于中间位置的数。若序列数为偶数个,该组的中位数为中间两个数的平均数。

    例中:

    Q2所在的位置=2(14+1)/4=7.5,

    Q2=0.5×第七项+0.5×第八项=0.5×25+0.5×28=26.5

    3、上四分位数Q3

    计算方法同下四分位数。

    例中:

    Q3所在的位置=3(14+1)/4=11.25,

    Q3=0.75×第十一项+0.25×第十二项=0.75×34+0.25×35=34.25。

    4、上限

    上限是非异常范围内的最大值。

    首先要知道什么是四分位距如何计算的?

    四分位距IQR=Q3-Q1,那么上限=Q3+1.5IQR

    5、下限

    下限是非异常范围内的最小值。

    下限=Q1-1.5IQR

    讲了这么多的“数学知识”,那么箱形图到底如何通过BDP应用到实际的工作呢?我们还是用一个实例来帮助大家理解。

    现在有“2017年各季度各地区分公司销售业绩”工作表,我们想要找出各季度哪些分公司业绩属于不正常范围内。

    数据示例如下图:

    在这里插入图片描述
    BDP箱形图结果:
    在这里插入图片描述
    从上图可以清晰的找出异常点,例如第二季度北京分公司的销售额为22147元,该值比上限10759元还要大,所以定义为异常值。

    箱形图的价值

    1.直观明了地识别数据批中的异常值

    上文讲了很久的识别异常值,其实箱线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耐抗性,多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数,所以异常值不会影响箱形图的数据形状,箱线图识别异常值的结果比较客观。由此可见,箱线图在识别异常值方面有一定的优越性。

    2.利用箱线图判断数据批的偏态和尾重

    对于标准正态分布的样本,只有极少值为异常值。异常值越多说明尾部越重,自由度越小(即自由变动的量的个数);

    而偏态表示偏离程度,异常值集中在较小值一侧,则分布呈左偏态;异常值集中在较大值一侧,则分布呈右偏态。

    3.利用箱线图比较几批数据的形状

    同一数轴上,几批数据的箱线图并行排列,几批数据的中位数、尾长、异常值、分布区间等形状信息便昭然若揭。如上图,可直观得看出第三季度各分公司的销售额大体都在下降。

    但箱形图也有他的局限性,比如:不能精确地衡量数据分布的偏态和尾重程度;对于批量比较大的数据,反映的信息更加模糊以及用中位数代表总体评价水平有一定的局限性。

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  • 箱形图含义

    万次阅读 多人点赞 2018-05-06 16:59:48
    箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。 1.什么是箱形图? 箱图的发明者John Tukey。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。他22岁的时候在布朗大学获得了硕士学位,之后又在普林斯顿大学拿到了化学博士。...

     

    1.什么是箱形图?

    箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。箱图的发明者John Tukey。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。他22岁的时候在布朗大学获得了硕士学位,之后又在普林斯顿大学拿到了化学博士。有趣的是,他并没有直接开始让他青史留名的统计学工作,而是在二战期间进入了火控研究室,在那里,大量武器相关的研究最终都转而需要先解决统计学问题。从此,Tukey改变了自己的人生方向,一代统计学大师即将出现。

    这里写图片描述

    箱形图最大的优点就是不受异常值的影响(异常值也称为离群值),可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。

    为了更形象的说明,我们先画个图,看图说话。使用工具RStudio,假设有数据集合num = c(1,6,2,7,4,2,3,3,8,25,30),直接通过boxplot(num)画图,如下: 
    这里写图片描述

     

    2.箱形图五要素

     

    将数据切割分离 (实际上就是将数据分为4大份)
    (1)中位数 
    中位数,即二分之一分位数。所以计算的方法就是将一组数据(此处中位数,特别指是从大到小排列的有序序列)按从小到大的顺序,取中间这个数。

    如果原始序列长度n是奇数,那么中位数所在位置是(n+1)/2;

    如果原始序列长度n是偶数,那么中位数所在位置是n/2,n/2+1,中位数的值等于这两个位置的数的算数平均数。

     

    (2)上四分位数Q1 

    确定四分位数的位置。Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3。n表示序列中包含的项数。

    强调一下,四分位数的求法,是将序列平均分成四份。具体的计算目前有(n+1)/4与(n-1)/4两种,一般使用(n+1)/4。

    举个例子,有有序序列一个test = c(1,2,3,4,5,6,7,8),通过summary(test)来获取test这个序列的中位数,上四分位数,下四分位数以及算数平均值。

    这个Q1=2.75是怎么计算出来的呢?首先序列长度n=8,(1+n)/4=2.25,这是什么意思呢?说明上四分位数在第2.25个位置数,实际上这个数是不存在的,但我们知道这个位置是在第2个数与第3个数之间的。

    只能假想从第2个数到第3个数之间是均匀分布的。那么第2.25个数就是第二个数*0.25+第三个数*0.75,即2*0.25+3*0.75=0.5+2.25=2.75。 
    这里写图片描述

     

    (3)下四分位数Q3 
    这个下四分位数所在位置计算方法同上,只不过是(1+n)/4*3=6.75,这个是个介于第六个位置与第七个位置之间的地方。对应的具体的值是0.75*6+0.25*7=6.25。

    4、上限

    上限是非异常范围内的最大值。

    首先要知道什么是四分位距如何计算的?

    四分位距IQR=Q3-Q1,那么上限=Q3+1.5IQR

    5、下限

    下限是非异常范围内的最小值。

    下限=Q1-1.5IQR

     

    (4)内限 

    目前我们文章中看到的这两个T形的盒须就是内限。上面的T形线段所延伸到的极远处,是Q3+1.5IQR(其中,IQR=Q3-Q1)与剔除异常值后的极大值两者取最小,下面的T形线段所延伸到的极远处,是Q1-1.5IQR与剔除异常值后的极小值两者取最大。

     

    这里写图片描述 
    还是以开篇使用的栗子,来说明。 
    IQR=Q3-Q1=7.5-2.5=5 
    上内限=Q3+1.5*IQR=7.5+1.5*5=15,与剔除两个异常址30,25后的极大值8,两者取最小值,所以上内限就是8 
    下内限=Q1-1.5*IQR=2.5-1.5*5=-5,与剔除两个异常址30,25后的极小值1,两者取最大值,所以下内限就是1

    (5)外限 
    外限与内限的计算方法相同,唯一的区别就在与:上面的T形线段所延伸到的极远处,是Q3+3IQR(其中,IQR=Q3-Q1)与剔除异常值后的极大值两者取最小,下面的T形线段所延伸到的极远处,是Q1-3IQR与剔除异常值后的极小值两者取最大。

     

    【例】[2]12位商学院毕业生月起薪的样本在这里按升序重复如下。

      2710 2755 2850 | 2880 2880 2890 | 2920 2940 2950 | 3050 3130 3325

      Q1 = 2865 Q2 = 2905(中位数) Q3 = 3000

      中位数是2 905,第一个四分位数Q1 = 2865(大于样本中25%的数),第三个四分位数Q3 = 3000。检查这些数据,最小值为2710,最大值为3325。因此,薪水数据的五数概括数据为2710、2865、2905、3000、3325。大约1/4或25%的观察值在五数概括的相邻两个数字之间。

      箱线图是在五数概括的基础上对数据进行描述的图形方法。绘制箱线图的关键是计算中位数、四分位数Q1和Q3。也可以使用四分位数全距IQR = Q3 − Q1。图1是月起薪数据的箱线图。

    此处的例子的上下四分位数据有误:

    data2 = [2710, 2755, 2850, 2880, 2880, 2890, 2920, 2940, 2950, 3050, 3130, 3325]
    da2 = pd.DataFrame(data2)
    print(da2.describe())
    # count    12.000000
    # mean   2940.000000
    # std     165.652978
    # min    2710.000000
    # 25%    2872.500000
    # 50%    2905.000000
    # 75%    2975.000000
    # max    3325.000000

     

      绘制箱线图的步骤如下:

      1.画一只箱子,箱子两端分别位于第一个和第三个四分位数上。对于薪水数据来说,Q1 = 2865以及Q3 = 3000。这个箱子包括中间50%的数据。

      2.在箱子中位数(薪水数据是2905)的位置画一条垂直线。

      3.用四分位数全距IQR = Q3 − Q1,确定限制线的位置。箱线图的上、下限制线分别在比Q1低1.5(IQR)和比Q3高1.5(IQR)的位置上。对于薪水数据来说,IQR = Q3− Q1 = 3000 − 2865 = 135。因此,限制线的位置在2865 − 1.5(135) = 2662.5和3000 + 1.5(135) = 3202.5处。两条限制线以外的数据可以认为是异常值。

      4.图1中的虚线称为触须线。触须线从箱子两端开始绘制,直至第3步中计算的限制线内的最小值和最大值。因此,薪水数据的触须线分别在2 710和3 130处结束。

      5.最后,每个异常值的位置都用星号“*”表示出来。在图1中,我们可以看到一个异常值,即3325。

      Image:图1 起薪数据带有上下限制线的箱线图.jpg

      在图1中,我们画出了表示上下界限位置的直线。画这些线是为了说明如何计算薪水数据的限制线并标出其位置。虽然限制线通常要计算出来,但是在箱线图中一般并不标示出来。图2显示了薪水数据的常见箱线图的形状。

      Image:图2 起薪数据的箱线图.jpg

    箱线图作为描述统计的工具之一,其功能有独特之处,主要有以下几点:

      1.直观明了地识别数据批中的异常值

      一批数据中的异常值值得关注,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,对结果会带来不良影响;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。箱线图为我们提供了识别异常值的一个标准:异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。虽然这种标准有点任意性,但它来源于经验判断,经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。这与识别异常值的经典方法有些不同。众所周知,基于正态分布的3σ法则或z分数方法是以假定数据服从正态分布为前提的,但实际数据往往并不严格服从正态分布。它们判断异常值的标准是以计算数据批的均值和标准差为基础的,而均值和标准差的耐抗性极小,异常值本身会对它们产生较大影响,这样产生的异常值个数不会多于总数0.7%。显然,应用这种方法于非正态分布数据中判断异常值,其有效性是有限的。箱线图的绘制依靠实际数据,不需要事先假定数据服从特定的分布形式,没有对数据作任何限制性要求,它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌;另一方面,箱线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耐抗性,多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响,箱线图识别异常值的结果比较客观。由此可见,箱线图在识别异常值方面有一定的优越性。

      2.利用箱线图判断数据批的偏态和尾重

      比较标准正态分布、不同自由度的t分布和非对称分布数据的箱线图的特征,可以发现:对于标准正态分布的大样本,只有 0.7%的值是异常值,中位数位于上下四分位数的中央,箱线图的方盒关于中位线对称。选取不同自由度的t分布的大样本,代表对称重尾分布,当t分布的自由度越小,尾部越重,就有越大的概率观察到异常值。以卡方分布作为非对称分布的例子进行分析,发现当卡方分布的自由度越小,异常值出现于一侧的概率越大,中位数也越偏离上下四分位数的中心位置,分布偏态性越强。异常值集中在较小值一侧,则分布呈现左偏态;;异常值集中在较大值一侧,则分布呈现右偏态。下表列出了几种分布的样本数据箱线图的特征(样本数据由SAS的随机数生成函数自动生成),验证了上述规律。这个规律揭示了数据批分布偏态和尾重的部分信息,尽管它们不能给出偏态和尾重程度的精确度量,但可作为我们粗略估计的依据。

      Image:箱线2.jpg

      3.利用箱线图比较几批数据的形状

      同一数轴上,几批数据的箱线图并行排列,几批数据的中位数、尾长、异常值、分布区间等形状信息便昭然若揭。在一批数据中,哪几个数据点出类拔萃,哪些数据点表现不及一般,这些数据点放在同类其它群体中处于什么位置,可以通过比较各箱线图的异常值看出。各批数据的四分位距大小,正常值的分布是集中还是分散,观察各方盒和线段的长短便可明了。每批数据分布的偏态如何,分析中位线和异常值的位置也可估计出来。还有一些箱线图的变种,使数据批间的比较更加直观明白。例如有一种可变宽度的箱线图,使箱的宽度正比于批量的平方根,从而使批量大的数据批有面积大的箱,面积大的箱有适当的视觉效果。如果对同类群体的几批数据的箱线图进行比较,分析评价,便是常模参照解释方法的可视图示;如果把受测者数据批的箱线图与外在效标数据批的箱线图比较分析,便是效标参照解释的可视图示。箱线图结合这些分析方法用于质量管理人事测评、探索性数据分析统计分析活动中去,有助于分析过程的简便快捷,其作用显而易见。

     

    参考:MBA智库百科--箱线图

     


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    在这里插入图片描述

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  • 搞懂箱形图(上篇)

    万次阅读 多人点赞 2017-11-28 09:47:19
    箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。

    箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。有95%的把握猜中你现在已经不太确定,这图中有几条线?每条线代表什么意思?中间的那条线代表的究竟是算数平均数还是中位数,还是众数?

    再问的深点,箱形图存在的意义为何?之于数据分析的实践意义在哪里?

    接下来,带你从概念开始,一步步剖析箱形图以及背后的故事。

    1. 感性认识箱形图

    箱形图是John Wilder Tukey的一项重大发明。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。他22岁的时候在布朗大学获得了硕士学位,之后又在普林斯顿大学拿到了化学博士。有趣的是,他并没有直接开始让他青史留名的统计学工作,而是在二战期间进入了火控研究室,在那里,大量武器相关的研究最终都转而需要先解决统计学问题。从此,Tukey改变了自己的人生方向,一代统计学大师即将出现。

    在这里插入图片描述

    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。默念两遍,箱形图不受异常值的影响,这很重要。

    为了更形象的说明,我们先画个图,看图说话。以下Python代码在Anaconda的Jupyter中实现:

    %matplotlib inline
    import matplotlib
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    matplotlib.use('qt4agg')
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'
    
    sample =[1,6,2,7,4,2,3,3,8,25,30]
    plt.boxplot(sample)
    plt.title('箱型图')
    

    在这里插入图片描述
    首先从外观上感知这是个什么东东。中间是个矩形块,可以把它想象成一个盒子。盒子里面有一条线,外面有两个形似T的东西。哦,最外面还有两个空心的圆圈,这个可不是所有的箱形图都会有。接下来一一解释这些玩意儿。

    2. 箱形图五要素

    有一件重要的点,要交代一下,不然可能要被大多数人给忽略掉了。画箱型图,需要计算分位数,若你拿到的这组数据不是顺序排列的,首先要对数据进行排序。

    2.1 中位数

    中位数,即二分之一分位数。将数据从小到大进行排序,若数据的个数n是基数,则中位数所在的位置即为(n+1)/2的位置。若数据的个数n是偶数,则中位数为第n/2、第n/2+1两个数的算数平均值。

    import numpy as np
    sample =[1,6,2,7,4,2,3,3,8,25,30]
    np.percentile(sample,50)
    

    这组数据的中位数就是4.0。

    2.2 下四分位数Q1

    四分之一分位数位于箱型图的下方,所以也叫“下四分位数”。
    强调一下,四分位数的求法,是将序列平均分成四份。具体的计算目前有(n+1)/4与(n-1)/4两种,一般使用(n+1)/4,即四分之一分位数即第(n+1)/4个数,当然这个结果可能是个分数。结果是分数时,具体的计算后文再讲。

    2.3 上四分位数Q3

    四分之三分位数位于箱型图的上方,所以也叫“上四分位数”。
    强调一下,四分位数的求法,是将序列平均分成四份。具体的计算目前有(n+1)/43与(n-1)/43两种,一般使用(n+1)/43,即四分之三分位数即第(n+1)/43个数。

    2.4 内限

    目前我们文章中看到的这两个T形的盒须就是内限。上面的T形线段所延伸到的极远处,是Q3+1.5IQR(其中,IQR=Q3-Q1)与剔除异常值后的极大值两者取最小,下面的T形线段所延伸到的极远处,是Q1-1.5IQR与剔除异常值后的极小值两者取最大。

    3. 箱形图与异常址清洗

    在上面的箱型图中,看到了两个圆圈,这两个圆圈就代表2个异常值。
    箱形图最重要的用途就是识别异常值。数据清洗中,作用很大哦。今天先到这里~

    👏👏👏再看看我们以前的文章😃😃😃
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  • 箱形图系列箱形图(box plot)也称箱须图(box-whisker plot)、箱线图、盒图显示一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数;用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散步范围;从盒子两端延伸出来的...

    2c66768601d11ed50b15bf3357605485.png

    箱形图系列

    箱形图(box plot)也称箱须图(box-whisker plot)、箱线图、盒图

    • 显示一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数;

    • 用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散步范围;

    • 从盒子两端延伸出来的线条称为“晶须”(whisker);

    • 用来表示上下四分位数以外的变量;

    异常值(outlier)

    有时会以与晶须处于同一水平的单一数据点表示;

    四分位数(quartile)

    在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份;处于三个分割点位置的数值;

    分位数

    将总体的全部数据按大小顺序排列后,处于各等分位置的变量值;

    中位数

    如果将全部数据分成相等的两部分;

    四分位数

    如果分成四等分;也称为四分位点;将全部数据分成相等的四部分,其中每部分包括25%的数据,处于各分位点的数值;四分位数有三个

    • 第一个四分位数---下四分位数;

      • 也称为“较小四分位”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字;

    • 第二个四分位数---中位数

      • 也称为“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;

    • 第三个四分位数---上四分位数;

      • 也称为“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%数字;第三个四分位数与第一个四分位数的差距又称为四分位距(InterQuartile Range,IQR);

    箱形图通常用于描述性统计

    • 直观明了地识别批量数据中的异常值;

    • 利用箱型图判断批量数据的偏态和尾重;

    箱型图系列绘制方法

    • plotnine包中的geom_boxplot()函数可以绘制箱型图;

    • 再使用geom_jitter()函数绘制抖动散点图;

    绘制带误差线的箱形图

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import seaborn as sns

    import matplotlib.pyplot as plt

    from plotnine import *

    df=pd.read_csv('d:\python\out\DistributionD.csv')

    df['class']=df['class'].astype("category", ["n", "s", "k", "mm"])

    #带误差线的箱型图

    box_plot=(ggplot(df,aes(x='class',y="value",fill="class"))

    +geom_boxplot(show_legend=False)

    +scale_fill_hue(s = 0.90, l = 0.65, h=0.0417,color_space='husl')

    +theme_matplotlib()

    +theme(aspect_ratio =1.05,

    dpi=100,

    figure_size=(4,4)))

    print(box_plot)

    box_plot.save("box_plot.pdf")

    绘制箱型与抖动散点组合图

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import seaborn as sns

    import matplotlib.pyplot as plt

    from plotnine import *

    df=pd.read_csv('d:\python\out\DistributionD.csv')

    df['class']=df['class'].astype("category",["n", "s", "k", "mm"])

    #箱型与抖动散点组合图

    box_plot1=(ggplot(df,aes(x='class',y="value",fill="class"))

    +geom_boxplot(show_legend=False)

    +geom_jitter(fill="black",shape=".",width=0.3,size=3,stroke=0.1,show_legend=False)

    +scale_fill_hue(s = 0.90, l = 0.65, h=0.0417,color_space='husl')

    +theme_matplotlib()

    +theme(aspect_ratio =1.05,

    dpi=100,

    figure_size=(4,4)))

    print(box_plot1)

    box_plot.save("box_plot2.pdf")

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  • 箱形图的知识点箱型图优点箱型图缺点箱形图的五要素 箱型图优点 箱型图常用于检测并展现出数据中的异常值,利用箱型图可以判断数据的偏态和尾重。(即观测数据的整体集中分布情况,当数据分布较为集中的时候,箱型...
  • Python实现箱形图的绘制

    万次阅读 多人点赞 2018-11-07 18:49:02
    因为箱形图是基于五数概括法的图形汇总,在介绍箱形图前,先简单介绍一下五数概括法。 五数概括法使用下面五个数来汇总数据: (1)最小值(Q1-1.5IQR) (2)第一四分位数(Q1) (3)中位数(Q2) (4)第三四分...
  • 箱形图(python画箱线图)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 21:34:17
    箱形图 价值 局限性 Python画图 箱形图 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...
  • 可用于绘制简单但又专用的箱形图... 例如 : 1)水平箱形图2)分组的箱线图3)对每个箱形图使用不同的y轴4)忽略空的箱形图5)结合以上所有内容 数据输入可以是向量,矩阵或单元格可以自定义颜色(边缘,填充,离群值)
  • 箱形图的适用场景箱形图适用于展示顺序数据,通过它我们可以观察出顺序数据的集中趋势和离散程度。箱形图是由5个统计量组合而成的图形,它们分别是:“最大值”、“最小值”、中位数、上四分位数和下四分位数。下面...
  • 箱形图和分辨率I

    2020-03-30 02:10:38
    箱形图简洁地,全面地描述了第二维和第三维中椭圆形纤维的奇异纤维,以及连接它们的翻转转变,这些都是基于表示理论数据。 我们开发了一个框架,该框架提供了一个箱形图和奇异椭圆纤维的新代数分辨率之间的系统映射...
  • excel箱形图中位数 在Excel中创建简单的箱形图 (Create a Simple Box Plot in Excel) A box plot (box and whisker chart) lets you show how numbers are distributed in a set of data. Excel doesn’t have a ...
  • 对于不适合其他图表类型(如折线图)的大型(已排序)数据集来说,箱形图十分有用。箱形图可将系列中数据值的变化归结为五个数值 - 中位数、上下四分位数,以及最小值和最大值。箱形图要求数据进行排序。箱形图可以...
  • matlab箱形图Data visualization is an important and sometimes undervalued tool in a data scientist’s toolkit. It allows us to gain an understanding and intuition about the data, through exploratory ...
  • OWC绘箱形图

    2014-12-18 15:17:26
    这是我用来绘制生产过程相关箱形图的类,使用时先实例化该类,再调用AddCharts 函数;要传递的参数主要为 Series,即数据组计算结果集,还有string PicTitle, string XTitle, string YTitle, double[] stdline,分别...
  • 各位伙伴,大家好,我是归一!本节内容我将为大家介绍一个用于观察顺序的图形——箱形图(又叫箱线图)。...下面,我们用箱形图来展示如下各学生的学生成绩数据:箱形图如下图所示:可以看出该箱形图中一共显示...
  • Pyecharts直角坐标系图:箱形图 文章目录Pyecharts直角坐标系图:箱形图前言一. Boxplot:箱形图1.1 add 函数1.2 箱形图数据项二. 案例2.1 基本图2.2 多箱形图总结 前言 本文主要是展示了Pyecharts箱形图的基本...
  • 箱形图又称为盒须图,显示了一组数据的分散情况,可用来快速识别异常值。 (1)中位数:一组数据按顺序排列,居于中间位置的数,即为中位数。 如果这组数据一共有n个,X1,X2……Xn, 如果n为奇数,中位数则为X(n+1...
  • Python绘制箱形图全解

    千次阅读 2020-09-21 09:30:00
    作者:小dull鸟来源:Python数据分析之禅Python绘制箱形图全解数据挖掘工作中的第一步就是异常值检测,异常值的存在会影响实验结果。箱形图主要是为了检测异常值,箱形图最大的优点就...
  • 轻松理解箱形图

    千次阅读 2018-04-11 16:41:57
    箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。有95%的把握猜中你现在已经不太确定,这图中有几条线?每条线代表什么意思?中间的那条线代表的究竟是算数平均数还是中位数,还是众数?再问的深点,箱形图存在的意义为何?之...
  • 利用python进行数据分析,matplotlib数据可视化,绘制箱形图、散点图和直方图。
  • bizcharts之分组箱形图

    2020-03-19 14:05:14
    公司某个项目后期优化,分组区间柱状图改成分组箱形图,因为这两天刚好用到箱形图,就想着分组箱形图与箱型图之间应该和柱状图与分组柱状图一样,想着,就去查找官网,结果,就4个横坐标、3个图例,源数据居然有150...
  • ❤️ Python pyecharts数据可视化 折线图 箱形图

    千次阅读 多人点赞 2020-09-03 10:03:56
    爬取2019年成都空气质量指数数据,pyecharts数据可视化,绘制折线图、箱形图
  • 3.直方图和箱形图

    2021-06-28 16:14:33
    直方图和箱形图1.直方图2.箱形图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("customers.csv",header=None) data 1.直方图 plt.hist(data[2],bins= 14,range=...
  • 搞懂箱形图分析

    千次阅读 2019-10-29 10:09:51
    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。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理,快速识别异常值。 箱形图最大的...

空空如也

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