潘达斯关键错误。绘制海波纹图时出错:0
我使用以下代码在Excel文件中读取并使用Seaborn软件包绘制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 sns.set() inpath=r"P:\Data.xlsx" df=pd.read_excel(io=inpath,header=0,sheetname="65051045") df1=df[df["Gel.Menge"]!=0]["Gel.Menge"] print(df1) fig2=plt.figure(figsize=(15,10)) sns.boxplot(data=df1) sns.swarmplot(data=df1,color="black",alpha=0.5) pl
8 2024-04-03
编程技术问答社区
带有连接点的繁殖
我尝试使用A boxplot与swarmplot结合使用boxplot和连接数据点的行. . 到目前为止 import seaborn as sns from itertools import cycle import numpy as np import pandas as pd #create random dataframe with 4 conditions df = pd.DataFrame(data = np.random.random(size=(4,4)), columns = ['A','B','C','D']) datapoints=pd.melt(df) #add IDs ID = cycle(["1","2","3", "4"]) datapoints['ID'] = [next(ID) for IDs in range(len(datapoints))] #plot values sns.boxplot(x="variable", y="valu
14 2024-04-03
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有2个y轴的分组boxplot,每个x刻度有2个绘图的变量
我正在尝试创造一个每月降雨和洪水频率的18年记录的箱形图.即每个X tick是一个月,每个X tick都与两个盒子图,一个降雨和一个洪水频率相关联.到目前为止,我已经设法使用Seaborn(请参阅以下代码和图像)绘制它们,但是我不知道如何用两个y轴创建框图,我需要,因为每个变量的比例都不同. . 数据看起来像这样(数据集中的Flood_freq的最大值为7,在此不显示): Group Rainfall Flood_freq 0 Jan 115.679997 0 1 Jan 72.929999 0 2 Jan 39.719999 0 3 Jan 46.799999 1 4 Jan 54.989998 0 ... 212 Dec 51.599998 0 213 Dec 45.359999 0 214 Dec 10.260000 0 215 Dec
10 2024-04-03
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多列的盒式和晶须图
我正在尝试在数据集上制作一个盒子和晶须图,看起来像这样 - 和我要制作的图表 我当前的代码行在下面 - import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt d = df3.boxplot(column = ['Northern California','New York','Kansas','Texas'], by = 'Banner') d 谢谢 解决方案 我已经重新创建了您的数据集的虚拟版本: import numpy as np import pandas as pd dictionary = {'Banner':['Type1']*10+['Type2']*10, 'Northen_californina':np.random.rand(20), 'Texas':np.random.rand(20)} df = pd.DataFram
6 2024-04-03
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Seaborn Box Plot Legend的问题
我用海洋绘制了一个盒子图. import seaborn as sns sns.set(rc={'figure.figsize':(4,10)}) sns.set_theme(style="whitegrid") plt.rcParams["font.family"] = "Calibri" my_pal = {"Track_Angle_Ctrl": "limegreen", "Track_Angle_KO": "#FF4500"} ax = sns.boxplot(data = Track_Angle, palette = my_pal, linewidth=2.5) plt.title('TRACK ANGLE BOX PLOT DISTRIBUTION',fontsize = "20", pad = 20, fontweight = "bold") plt.xlabel("TRACKS", fontsize = "20", labelpad = 20) plt.ylabe
18 2024-04-03
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从清单列中的Seaborn分组的Boxplot
我在python panda dataframe中有以下数据.我想将类似于 htttps "> htttps://stanford中的盒子图分组. edu/〜mwaskom/software/seaborn/示例/grouped_boxplot.html 对于每个ID,我想并排绘制两个盒子图.我如何实现这一目标.我尝试用海洋包裹绘制它,但没有任何成功. id predicted real 1 [10, 10, 10] [16, 18, 20] 2 [12, 12, 15] [15, 17, 19, 21, 23] 3 [20, 5, 4, 4] [29, 32] 4 [25, 25, 25, 24,
24 2024-04-03
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在一个单一的图中,所有列的boxplot被 "标签 "列所分割
查看>>> iris = sns.load_dataset("iris") >>> ax = sns.boxplot(data=iris, orient="h", palette="Set2") 除了我希望它由保存特定标签的列分开,类似于hue参数在以下示例中所实现的内容: ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set3") 此示例仅在定义x> and y时起作用,但是对于我要实现的目标,我希望x本质上是我的数据帧中的每个列(显然标签除外)和y to是频率,与第一个示例中显示的类似.如果无法使用Seaborn实现,我愿意为Python尝试其他一些可视化库. 解决方案 您需要"解开堆栈"或"融化"数据,因此所有内容都是有价值的,而不是变量(长格式而不是宽格式). 这就是外观: iris_xtab = seaborn.load_dataset(
6 2024-04-03
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当在seaborn中绘制独立的组时,如何将数据作为一个组包括在内?
我有一个数据框架,我必须比较具有数据框中的特定值(过滤)的列的中位数,以及与我的原始数据帧中所有值的同一列的中位数. 这是我到达最远的地方,我介绍了两个图,我认为应该在同一图中: 我的目标是将这两个图合并在一起. 这是我的代码提供该输出. filt_waterfront = df['waterfront'] == 1 fig, axs = plt.subplots(1,2) sns.boxplot(y='price', data = df[filt_waterfront], ax=axs[0], color= 'red') sns.boxplot(y='price', data = df, ax=axs[1], color = 'orange') fig.set_size_inches(9,6) fig.suptitle('Price plots of properties with waterfront and general properties') fig.axe
12 2024-04-03
编程技术问答社区
在matplotlib/seaborn中为boxplot添加图例
我是Python的新手. 我使用以下代码在matplotlib/seaborn中生成了一个Boxplot(带有散布叠加层).我现在想添加一个遵循每个盒子的配色方案的传奇.我在网上发现的许多解决方案似乎不适用于此特定类型的图形(例如,仅与一起使用分组的盒装). 当我尝试实现建议的代码时消息. 所有输入都非常感谢! # Import libraries and modules import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Set seaborn style. sns.set(style="whitegrid", palette="colorblind") # Load summary tidy data. tidy = pd.read_csv('tidy.csv') # Define plots for tidy
8 2024-04-03
编程技术问答社区
在直方图上叠加方框图或带有误差条的平均值
我正在以一种非常标准的方式在海上创建一个直方图,即: rc = {'font.size': 32, 'axes.labelsize': 28.5, 'legend.fontsize': 32.0, 'axes.titlesize': 32, 'xtick.labelsize': 31, 'ytick.labelsize': 12} sns.set(style="ticks", color_codes=True, rc = rc) plt.figure(figsize=(25,20),dpi=300) ax = sns.distplot(synData['SYNERGY_SCORE']) print (np.mean(synData['SYNERGY_SCORE']), np.std(synData['SYNERGY_SCORE'])) # ax = sns.boxplot(synData['SYNERGY_SCORE'], orient = 'h') ax.set(
6 2024-04-03
编程技术问答社区
如何调整Seaborn boxplot中晶须的大小?
我想在以下框图中使晶须线更宽. import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame({'Data': np.random.random(100), 'Type':['Category']*100}) fig, ax = plt.subplots() # Plot boxplot setting the whiskers to the 5th and 95th percentiles sns.boxplot(x='Type', y='Data', data=data, color = 'gray', whis = [5,95]) # Adjust boxplot and whisker line properties for p, artist in enumerate(ax.artists):
16 2024-04-03
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如何为每个方框图添加不同颜色
我正在尝试在Vscode中制作海洋盒子地块.我在此处基于此示例的代码: 代码: # 0. Import the modules import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns # 1. Import the data random_df = pd.DataFrame(data = {'0': np.random.rand(10), '1': np.random.rand(10), '2': np.random.rand(10), '3': np.random.rand(10), '4
4 2024-04-03
编程技术问答社区
Seaborn'的boxplot+swarmplot:X的颜色不同,色调的符号不同
我正在尝试使用带有不同x组的Seaborn生成一个箱形图,还有其他hues.查看此代码: tips = sns.load_dataset("tips") sns.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, jitter=True, palette="Set2", dodge=True,linewidth=1,edgecolor='gray') sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips,palette="Set2",fliersize=0) 我想让每个x盒子图(在此示例中,每天)是不同的颜色,而每种hue(在这种情况下,在这种情况下,吸烟者/非吸烟者)表示用不同的符号表示散布. 我尝试使用palette参数,但没有得到我想要的东西.我还尝
10 2024-04-03
编程技术问答社区
在Python中设置boxplots之间的空间 图形用Seaborn生成嵌套箱形图?
我试图在用python sns.boxplot() .请参阅附件,绿色和橙色的子图盒相互粘住,从视觉上来说,它不是最吸引人的. 找不到这样做的方法,任何人都可以找到一种方法(附加代码)? import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.set(style="ticks", palette='Set2', font='Roboto Condensed') sns.set_context("paper", font_scale=1.1, rc={"lines.linewidth": 1.1}) g=sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
16 2024-04-03
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在Seaborn中为Python创建一个boxplot FacetGrid
我试图在Seaborn中使用4个盒子图创建一个4x4 facetgrid,每个盒子图都根据虹膜数据集中的虹膜物种分为3个盒子图.目前,我的代码看起来像这样: sns.set(style="whitegrid") iris_vis = sns.load_dataset("iris") fig, axes = plt.subplots(2, 2) ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', ax=axes[0]) ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', ax=axes[1]) ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', ax=axes[2]) ax = s
6 2024-04-03
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如何拓宽Seaborn boxplot中的方框?
我正在尝试使用seaborn( a>),盒子都非常狭窄 - 太狭窄了,无法看到分组的颜色. g = seaborn.factorplot("project_code",y="num_mutations",hue="organ", data=grouped_donor, kind="box", aspect=3) 如果我放大或将图形拉伸几倍,我可以看到盒子,但是显然这作为标准图形并不有用. 这似乎是我数据量的函数;如果我只绘制前500点(6000点),我会得到可见但小盒子的盒子.它可能特别是我数据的高差异的函数.根据Matplotlib Boxplot文档, 默认[宽度]为0.5,或0.15倍(极端位置之间的距离). 不管原因是什么,如果我可以扩大它们,则图本身有足够的空间. 不幸的是,控制框宽度的BoxPlot关键字widths不是有效的factorplot关键字,我找不到Matplotlib函数,该功能会更改绘图外的条或盒子的宽度功能本
12 2024-04-03
编程技术问答社区
Boxplot中的标签异常值-Python
我正在分析极端天气事件.我的数据帧称为DF,看起来像这样: | Date | Qm | |------------|--------------| | 1993-01-01 | 4881.977061 | | 1993-02-01 | 4024.396839 | | 1993-03-01 | 3833.664650 | | 1993-04-01 | 4981.192526 | | 1993-05-01 | 6286.879798 | | 1993-06-01 | 6939.726070 | | 1993-07-01 | 6492.936065 | | ... | ... | 我想知道极端事件是否与测量的异常值同年发生.因此,我使用seaborn做了我的拳击​​手机: # Qm boxplot anal
22 2024-04-03
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方框图:seaborn 中的自定义宽度
我试图在海洋中绘制箱形图,其宽度取决于X轴值的对数.我正在创建宽度列表,并将其传递到widths = seaborn.boxplot的宽度参数. 但是,我得到了 raise ValueError(datashape_message.format("widths")) ValueError: List of boxplot statistics and `widths` values must have same the length 当我进行调试并检查时,BoxPlot统计中只有一个dict,而我有8个箱形图. 无法确切弄清楚问题所在的位置. 我正在使用熊猫的数据框和海洋绘图. 解决方案 Seaborn的Boxplot似乎不了解widths=参数. 这是一种通过matplotlib的boxplot创建boxplot per x值的方法,它确实接受width=参数.下面的代码假设数据是在熊猫的数据框架中组织的. from matplotlib im
6 2024-04-03
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