matplotlib 箱线图案例2

艾文教编程

领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:08

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八、多元变量及数据分布可视化 1、多元变量及数据分布常用图形少数变量相关性——因果性，相似但不一定相同多元变量多个变量直接存在正相关行、负相关行和弱相关性正相关：线条呈现平行负相关：线条一直交叉（顶端与底端相连）弱相关：方向不清晰数据分布通过不同的图表(例如：散点图、柱状图)来观察数据分布 箱线图 上四分位数于下四分位数之间的范围称为四分位间距 ...

本文介绍了TensorFlow 2中tf.data.Dataset的基本概念和使用方法，包括创建数据管道、使用生成器和Lambda表达式处理数据集等内容。同时，深入探讨了数据可视化的相关知识，介绍了多种工具如Matplotlib、Seaborn和Sklearn，并通过多个示例展示了不同类型的可视化图表。最后总结了数据处理与可视化流程，并展望了其在机器学习中的应用。

箱线图（箱型图）的主要作用是发现数据内部整体的分布分散情况，包括上下限、各分位数、异常值。

箱线图（Box-plot）又称为盒式图或箱型图，是一种用来显示一组数据分散情况的统计图，它能显示一组数据的上界、下界、中位数、上下四分位数以及异常值等。箱线图的各部分组成及其含义如下图所示。关键术语说明四分位数：就是把一组数据按照从小到大的顺序进行排列，然后分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数；第一四分位数（q1）:又称“较小四分位数”或“下四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字，q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25；第二四分位数（q2）:又称“.

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