黄色网页视频 I 影音先锋日日狠狠久久 I 秋霞午夜毛片 I 秋霞一二三区 I 国产成人片无码视频 I 国产 精品 自在自线 I av免费观看网站 I 日本精品久久久久中文字幕5 I 91看视频 I 看全色黄大色黄女片18 I 精品不卡一区 I 亚洲最新精品 I 欧美 激情 在线 I 人妻少妇精品久久 I 国产99视频精品免费专区 I 欧美影院 I 欧美精品在欧美一区二区少妇 I av大片网站 I 国产精品黄色片 I 888久久 I 狠狠干最新 I 看看黄色一级片 I 黄色精品久久 I 三级av在线 I 69色综合 I 国产日韩欧美91 I 亚洲精品偷拍 I 激情小说亚洲图片 I 久久国产视频精品 I 国产综合精品一区二区三区 I 色婷婷国产 I 最新成人av在线 I 国产私拍精品 I 日韩成人影音 I 日日夜夜天天综合

Python Pandas 箱線圖的實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng) 1976 0

各國(guó)家用戶消費(fèi)分布

            
import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

 

data = {

  'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],

  'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],

  'Britain': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],

  "Russia": [800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]

}

df = pd.DataFrame(data)

 

# df.plot.box(title="Consumer spending in each country", vert=False)

df.plot.box(title="Consumer spending in each country")

 

plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)

plt.show()
          

Python Pandas 箱線圖的實(shí)現(xiàn)_第1張圖片

            
import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

 

data = {

  'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],

  'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],

  'Britain': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],

  "Russia": [800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]

}

df = pd.DataFrame(data)

 

from pandas.plotting import table

 

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

 

table(ax, np.round(df.describe(), 2),

   loc='upper right',

   colWidths=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1]

   )

 

# df.plot.box(title="Consumer spending in each country", vert=False)

df.plot.box(title="Consumer spending in each country",

      ax=ax,

      ylim=(750, 3000))

 

plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)

plt.show()
          

Python Pandas 箱線圖的實(shí)現(xiàn)_第2張圖片

            
import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

 

data = {"gender": [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],

    'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],

    'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100]

    }

df = pd.DataFrame(data)

 

# df.boxplot(column=["China", "America"], by="gender",vert=False)

df.boxplot(column=["China", "America"], by="gender")

 

plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)

plt.show()
          

Python Pandas 箱線圖的實(shí)現(xiàn)_第3張圖片

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


更多文章、技術(shù)交流、商務(wù)合作、聯(lián)系博主

微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號(hào)聯(lián)系: 360901061

您的支持是博主寫作最大的動(dòng)力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對(duì)您有幫助,請(qǐng)用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點(diǎn)擊下面給點(diǎn)支持吧,站長(zhǎng)非常感激您!手機(jī)微信長(zhǎng)按不能支付解決辦法:請(qǐng)將微信支付二維碼保存到相冊(cè),切換到微信,然后點(diǎn)擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。

【本文對(duì)您有幫助就好】

您的支持是博主寫作最大的動(dòng)力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對(duì)您有幫助,請(qǐng)用微信掃描上面二維碼支持博主2元、5元、10元、自定義金額等您想捐的金額吧,站長(zhǎng)會(huì)非常 感謝您的哦!!!

發(fā)表我的評(píng)論
最新評(píng)論 總共0條評(píng)論