Python Pyecharts绘制箱线图详解
作者:渴望成为寂寞胜者 发布时间:2021-03-31 05:57:05
标签:Python,Pyecharts,箱线图
本篇博客只是单纯的记录一下自己学习Boxplot,没有过多的解释,官网:》》Boxplot
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType
cnboo=pd.read_excel("c.xls")
处理数据:
cnbotypegb=cnboo.groupby(['TYPE','SHOWYEAR'])['BO'].sum().replace()
cnbotypegbrst=cnbotypegb.reset_index().replace()
filmtype=cnbotypegbrst['TYPE'].unique()
对行标签和列标签进行转置:
cnbotypegbrst.T.index
cnbopvt=cnbotypegbrst.pivot(index='TYPE',
columns='SHOWYEAR',
values='BO'
)
cnbopvtv2=cnbopvt.iloc[:,2:].replace()
cnbopvtv2.index
cnbopvtv2=cnbopvtv2.fillna(0).replace()
xlist=cnbopvtv2.index.tolist()
xlist一共有12个,因此循环12次:
y_data=[]
for i in range(0,12):
y_data.append(cnbopvtv2.iloc[i].tolist())
得到的y_data数据:
[[47923.0,
64988.0,
0.0,
80506.0,
0.0,
69628.0,
69960.0,
0.0,
104853.0,
539542.0,
157535.0],
[48249.0,
160800.0,
153735.0,
336616.0,
370696.0,
263476.0,
916503.0,
1010848.0,
1828313.0,
1835840.0,
875026.0],
[30916.0,
160800.0,
86419.0,
65659.0,
39472.0,
263476.0,
201318.0,
309825.0,
226052.0,
1835840.0,
152997.0],
[30916.0,
160800.0,
18648.0,
65659.0,
39472.0,
263476.0,
201318.0,
309825.0,
226052.0,
1835840.0,
152997.0],
[53837.0,
91838.0,
36093.0,
100303.0,
58872.0,
285139.0,
647028.0,
451028.0,
765806.0,
1063170.0,
454325.0],
[53837.0,
22874.0,
14934.0,
100303.0,
124699.0,
285139.0,
320647.0,
430395.0,
235246.0,
89988.0,
15283.0],
[20510.0,
22874.0,
14934.0,
18806.0,
124699.0,
41184.0,
320647.0,
430395.0,
235246.0,
89988.0,
15283.0],
[40329.0,
22874.0,
85732.0,
36994.0,
124699.0,
41184.0,
320647.0,
430395.0,
118754.0,
89988.0,
15283.0],
[44745.0,
22874.0,
85732.0,
36994.0,
124699.0,
41184.0,
62967.0,
430395.0,
118754.0,
89988.0,
15283.0],
[28092.0,
72729.0,
82385.0,
182193.0,
255790.0,
259325.0,
62967.0,
160092.0,
118754.0,
136152.0,
112725.0],
[51321.0,
213633.0,
148063.0,
225026.0,
258684.0,
563843.0,
344841.0,
82557.0,
179793.0,
139666.0,
465533.0],
[15524.0,
38100.0,
86684.0,
225026.0,
31579.0,
150820.0,
344841.0,
82557.0,
179793.0,
139666.0,
465533.0]]
最后绘制图表:
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Grid, Boxplot, Scatter
scatter_data = [650, 620, 720, 720, 950, 970]
box_plot = Boxplot({"Theme":ThemeType.ESSOS})
box_plot = (
box_plot.add_xaxis(xaxis_data=xlist)
.add_yaxis(series_name="", y_axis=box_plot.prepare_data(y_data))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
pos_left="center", title="2009-2019中国电影票房分类箱型图"
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", axis_pointer_type="shadow"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="category",
boundary_gap=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
name="票房(万元)",
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
)
.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{a}: {c}"))
)# {a}:系列名称,{b}:数据名称,{c}:数值数组,{d}:无
scatter = (
Scatter()
.add_xaxis(xaxis_data=xlist)
.add_yaxis(series_name="", y_axis=scatter_data)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
pos_left="10%",
pos_top="90%",
title="upper: Q3 + 1.5 * IQR \nlower: Q1 - 1.5 * IQR",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
border_color="#999", border_width=1, font_size=14
),
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
),
)
)
grid = (
Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px"))
.add(
box_plot,
grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),
)
.add(
scatter,
grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),
)
)
grid.render_notebook()
也可以直接使用下面的代码,简单的绘制一张图:
boxplot=(Boxplot()
.add_xaxis(xlist)
.add_yaxis("电影数据",y_data)
)
boxplot.render_notebook()
来源:https://blog.csdn.net/wxfighting/article/details/123775978


猜你喜欢
- 一维线性拟合数据为y=4x+5加上噪音结果:import numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d impo
- 前言go mod tidy的作用是把项目所需要的依赖添加到go.mod,并删除go.mod中,没有被项目使用的依赖。Tidy makes s
- 在SQL Server日常的函数、存储过程和SQL语句中,经常会用到不同数据类型的转换。在SQL Server有两种数据转换类型:一种是显性
- 如下所示:file = open('./abc.csv')csv.reader(file, delimiter=',
- 本文实例讲述了Django中实现点击图片链接强制直接下载的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:当用户点击图片连接时,默认为在浏览器中直
- 引言:本人从小白自学python,为了测试基础学习效果,增加一定的促进,想通过参加全国计算机等级考试二级python来检验基础学习情况。在学
- 楔子在介绍数据类型的时候我们说过,Python 的数据类型相比 C 来说要更加的通用,但速度却远不及 C。如果你在使用 Cython 加速
- 传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而,需要注意的是for循环在Pandas中不常用,因此Python中for循环的有效执行并
- 遇到的问题当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时,会出现损失在一个epoch中增加,换做下一个epoch时loss会骤然降低,一开始
- RateLimit 限流中间件为什么需要限流中间件在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对大量的请求而导致数据库崩溃的情况,甚至引发
- # _*_ coding:utf-8 _*_# name login_baidu.pyimport urllib,urllib2,httpl
- 用下面这个函数:Function CheckStringLength(txt) &n
- 1、实例方法/对象方法实例方法或者叫对象方法,指的是我们在类中定义的普通方法。只有实例化对象之后才可以使用的方法,该方法的第一个形参接收的一
- 代码如下所示:import osimport requestsimport datetimefrom Crypto.Cipher impor
- 今天在公司,经理让做一个滚动字幕。但是,不许生成gif图片。所以上网找了GIFEncoder这个类库。确实很好用,但是,应用过程中也出现了一
- 此文主要讲述的是SQL Server连接中经常出现的3个常见错误,以及对这三个错误的详细分析,如果你其心存好奇的话,以下的文章将会揭开它的神
- 一般是有左侧菜单后,然后要在页面上部分添加历史标签菜单需求。借鉴其他项目,以及网上功能加以组合调整实现按照标签实现方式步骤来(大致思路):1
- 一、前言在写业务代码时候,有许多场景需要重试某块业务逻辑,例如网络请求、购物下单等,希望发生异常的时候多重试几次。本文分享如何利用Pytho
- 啥也不说了,大家还是直接看图吧!补充知识:python http request header主要内容http request 请求头主要包
- 由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法)