boxplot

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我想顯示填充了顏色的箱形圖，並且還允許我在其上顯示一個點（每個數據集的平均值）。到現在爲止我只succeded上顯示它們的平均分的空白條： import numpy as np import pandas as pdK import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams %matplotlib inline

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R boxplot;使用以下代碼中心軸標籤下的刻度標記

我繪製一個數據幀（6個變量的16700個觀察）： labels <–c("X2137_Fe20","X2137_FeXS","vtc1_Fe20", "vtc1_FeXS","VTC1c_Fe20","VTC1c_FeXS") #labels x axis [1]col <- c("chartreuse3", "chocolate2", "chartreuse3", "chocolate2",

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如何改變熊貓盒狀圖中胡須的線型？

有沒有辦法將pandas boxplots中胡須的線型更改爲' - '？默認似乎是' - '。我曾嘗試： color = dict(boxes='black', whiskers='black', medians='red', caps='black') styles=dict(whiskers='-') bp = df.plot.box(color=color, style=styles)

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將geom_segment和Boxplot的中值添加到圖例

我正在尋找一種方法，在圖例中具有兩個或更多個段以及Boxplot的中值。我已經提出了下面的示例： y = data.frame(runif(500)) library(ggplot2) ggplot(data = y)+ aes(0, y)+ geom_boxplot(outlier.shape = 1)+ scale_y_continuous(name = "

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如何在同一個框架中創建男性和女性的箱形圖？

所以問題是「在相同的框架中獲得性別明智的睡眠小時數」。我創建了一個名爲HoursSlept的新列。我的問題是我似乎無法適應與男性組的女性組。我還收到性別錯誤未找到。有人可以幫忙嗎？我包括2張圖片。很抱歉的錯誤信息，這裏I輸入圖像的描述是一個新手到R. Code for box plot? Original File

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在R plot_ly中添加boxplot顯着性指標線和星號

什麼是R plot_ly命令將水平顯着性條（和星號）添加到繪圖圖？ "How to draw the boxplot with significant level?"和"Put stars on ggplot barplots and boxplots - to indicate the level of significance (p-value)"的答案爲ggplot提供了很好的代碼。首先，

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R ggplot2：具有顯着性水平（超過2個組：kruskal.test和wilcox.test成對）和多個方面的箱形圖

跟進this question，我試圖製作箱型圖和配對比較以顯示顯着性水平（僅限於重要的配對），但這次我有兩個以上的小組進行比較和更復雜的方面。我打算在這裏使用虹膜數據集來進行說明。檢查下面添加額外「治療」變量的MWE。 library(reshape2) library(ggplot2) data(iris) iris$treatment <- rep(c("A","B"), lengt

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Boxplox數據幀

我有這樣一個數據幀： 2015 | 2016 | 2017 -----+------+------ 1.2 | 5.2 | 5.6 9.1 | 3.7 | 4.3 .../... ，我想箱線圖列的值，每一年。我發現的唯一方法是手動更改數據幀（從CSV文件導入）到： Year | Value -----+------- 2015 | 1.2 ... | ... 2016 | 5

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熊貓鍵錯誤：0繪製海豹盒圖

我使用下面的代碼來讀取Excel文件並使用seaborn軟件包繪製boxplot。 import scipy.stats as sps import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from openpyxl import load_workbook

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的Python：seaborn pointplot和積於一身，但箱線圖上移動x軸

我要繪製兩個箱線圖和一個數字的平均值。到目前爲止，我的情節看起來像這樣使用這些代碼： sns.swarmplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astype(np.float), edgecolor="black", linewidth=.9) sns.boxplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astyp