【python】seaborn绘制箱线图

4292未经授权,禁止转载
Python数据可视化pandasSeaborn箱线图箱型图boss ort函数异常值检测iqr(四分位距)统计原理分组变量图表样式matplotlib
视频中提到了使用BOSS ort函数快速绘制箱型图,涉及设置X轴、Y轴及HE分组变量。讲解了如何定义箱体宽度,异常值大小和识别标准,特别强调了异常值的判断依据为1.5倍IQR范围,并可根据需求调整此倍数,来放宽或严格异常值的门槛。此外,探讨了凹口的设置、不同统计数据点如平均数的图表展示,以及如何通过颜色和线型改变图表的外观。教程适用于需要将数据以图形方式呈现的数据分析师和开发者,尤其是那些希望通过箱型图深入理解数据分布和异常值的人群。
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
ad
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
讲师头像
谢佳标
资深数据挖掘专家,超过14年的数据挖掘与分享相关工作经验;曾经从事过咨询、电力、游戏、金融和物流等行业,熟悉不同行业的数据特点,有丰富的利用Python和R语言进行数据挖掘实战经验,2017-2023年微软数据科学和AI方向最有价值专家(微软MVP),《中国现场统计研究会大数据统计分会》第一届理事,历届中国R语言大会特邀演讲嘉宾。已出版图书:《R语言数据分析与挖掘(微课版)》、《Keras深度学习入门、实践与进阶》、《R语言游戏数据分析与挖掘》、《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美:31位大数据专家的方法、技术与思想》。即将出版:《深度学习实战:基于Keras》(python版)
TA的课程
接下来播放:
自动连播