如何用 Python 中的 Seaborn 制作带数据点的箱线图？
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先决条件:
箱线图或触须图是一种以图形方式可视化的统计图，通过四分位数描绘一组数字数据。此图显示了包含五个值的数据集的摘要，这五个值称为最小值、四分位数 1、四分位数 2 或中值、四分位数 3 和最大值，其中框是从第一个四分位数到第三个四分位数绘制的。
通用方框图主要关注上面提到的五个元素，为用户提供基于四分位数的数据解释，但也可以在方框图本身上显示数据点，使其更具信息性。对于这个配备了stripe lot()函数的海鸟，我们所要做的就是在 boxplot() 函数之后用合适的参数调用它，生成一个带有数据点的 boxplot。
带状图是自己画的。当所有的观测值都与一些潜在分布的表示一起显示时，它是箱线图或紫外图的一个很好的补充。它用于根据类别绘制散点图。
语法:seaborn . strippelot(，x =无，y =无，色相=无，数据=无，顺序=无，色相 _ 顺序=无，抖动=真，减淡=假，方向=无，颜色=无，调色板=无，大小=5，边缘颜色= '灰色'，线宽=0，ax =无，kwargs)*
参数:
- x，y，色调:用于绘制长格式数据的输入。
- 数据:用于标绘的数据集。
- 顺序:这是在中绘制分类级别的顺序。
- 颜色:它是所有元素的颜色，或者是渐变调色板的种子
返回:该方法返回绘制了绘图的坐标轴对象。
方法:
- 导入库
- 创建或加载数据集。
- 使用 boxplot()绘制箱线图。
- 使用 stripplot()添加数据点。
- 显示图。
下面给出了一些帮助您更好地理解的实现
示例 1: 用于比较的常规方框图
计算机编程语言
# importing library
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# loading seaborn dataset tips
tdata = sns.load_dataset('tips')
# creating boxplot
sns.boxplot(x='size', y='tip', data=tdata)
# display plot
plt.show()
输出:
示例 2: 用数据点创建箱线图
计算机编程语言
# importing library
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# loading seaborn dataset tips
tdata = sns.load_dataset('tips')
# creating boxplot
sns.boxplot(x='size', y='tip', data=tdata)
# adding data points
sns.stripplot(x='size', y='tip', data=tdata)
# display plot
plt.show()
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