matplotlib
छोटे भूखंड
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Boxplot फ़ंक्शन
Matplotlib के अपने स्वयं के कार्यान्वयन है boxplot । इस फ़ंक्शन का प्रासंगिक पहलू यह है कि, डिफ़ॉल्ट रूप से, बॉक्सप्लॉट एक लाल रेखा के साथ माध्य (प्रतिशत 50%) दिखा रहा है। बॉक्स Q1 और Q3 का प्रतिनिधित्व करता है (प्रतिशत 25 और 75), और मूंछ डेटा की सीमा का एक विचार देते हैं (संभवतः Q1 - 1.5 IQR; Q3 + 1.5 IQR; IQR इंटरक्वेर्टाइल रेंज; लेकिन इस कमी की पुष्टि नहीं है)। यह भी ध्यान दें कि इस सीमा से परे नमूनों को मार्कर के रूप में दिखाया गया है (इन्हें फ़्लायर नाम दिया गया है)।
नोट: बॉक्सप्लॉट के सभी कार्यान्वयन समान नियमों का पालन नहीं करते हैं। शायद सबसे आम बॉक्सप्लाट आरेख न्यूनतम और अधिकतम (फ्लायर को गैर-मौजूद बनाने) का प्रतिनिधित्व करने के लिए मूंछ का उपयोग करता है। यह भी ध्यान दें कि इस प्लॉट को कभी - कभी बॉक्स-एंड-व्हिस्कर प्लॉट और बॉक्स-एंड-व्हिक्सर डायग्राम कहा जाता है ।
निम्नलिखित नुस्खा उन कुछ चीजों को दिखाता है जो आप बॉक्सप्लॉट के वर्तमान matplotlib कार्यान्वयन के साथ कर सकते हैं:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X1 = np.random.normal(0, 1, 500)
X2 = np.random.normal(0.3, 1, 500)
# The most simple boxplot
plt.boxplot(X1)
plt.show()
# Changing some of its features
plt.boxplot(X1, notch=True, sym="o") # Use sym="" to shown no fliers; also showfliers=False
plt.show()
# Showing multiple boxplots on the same window
plt.boxplot((X1, X2), notch=True, sym="o", labels=["Set 1", "Set 2"])
plt.show()
# Hidding features of the boxplot
plt.boxplot(X2, notch=False, showfliers=False, showbox=False, showcaps=False, positions=[4], labels=["Set 2"])
plt.show()
# Advanced customization of the boxplot
line_props = dict(color="r", alpha=0.3)
bbox_props = dict(color="g", alpha=0.9, linestyle="dashdot")
flier_props = dict(marker="o", markersize=17)
plt.boxplot(X1, notch=True, whiskerprops=line_props, boxprops=bbox_props, flierprops=flier_props)
plt.show()
निम्नलिखित भूखंडों में यह परिणाम है:
- डिफ़ॉल्ट matplotlib बॉक्सप्लॉट
- फ़ंक्शन तर्कों का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट की कुछ विशेषताओं को बदलना
- एक ही प्लॉट विंडो में कई बॉक्सप्लेट
- बॉक्सप्लेट की कुछ विशेषताओं को छिपाते हुए
- प्रॉप्स का उपयोग करके एक बॉक्सप्लॉट का उन्नत अनुकूलन
आप अपने boxplot के कुछ उन्नत अनुकूलन करने के लिए करना चाहते हैं आपको पता होना चाहिए कि रंगमंच की सामग्री शब्दकोशों आप (उदाहरण के लिए) का निर्माण:
line_props = dict(color="r", alpha=0.3)
bbox_props = dict(color="g", alpha=0.9, linestyle="dashdot")
flier_props = dict(marker="o", markersize=17)
plt.boxplot(X1, notch=True, whiskerprops=line_props, boxprops=bbox_props, flierprops=flier_props)
plt.show()
... Line2D ऑब्जेक्ट्स में अधिकतर (यदि सभी नहीं हैं) देखें। इसका मतलब यह है कि केवल उस वर्ग में उपलब्ध तर्क परिवर्तनशील हैं। आपको whiskerprops , boxprops , flierprops , और capprops जैसे कीवर्ड के अस्तित्व की सूचना capprops । ये तत्व हैं जिन्हें आपको इसे अनुकूलित करने के लिए एक प्रॉपर शब्दकोश प्रदान करने की आवश्यकता है।
नोट: इस कार्यान्वयन का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट का आगे अनुकूलन मुश्किल साबित हो सकता है। कुछ उदाहरणों में अन्य मेटप्लोटलिब तत्वों जैसे पैच को स्वयं के बॉक्सप्लेट बनाने के लिए उपयोग करना लाभप्रद हो सकता है (उदाहरण के लिए, बॉक्स तत्व में काफी बदलाव)।
