Вручную рисование графического изображения с использованием Matplotlib с выбросами - PullRequest
Новая
       16

Вручную рисование графического изображения с использованием Matplotlib с выбросами

0 голосов
/ 15 октября 2019

Обращаясь к этому Можно ли нарисовать блок-график matplotlib с учетом значений процентилей вместо исходных входных данных? , я хотел бы нарисовать один блок-график с учетом суммирования из пяти чисел ивыбросы.

Ответ на вопрос дан для нескольких коробочных графиков, и я изменил код для соответствия одному блочному графику.

Это код, который я пробовал: 

def custom_boxplot(mini, q1, q2, q3, maxm, *outliers):
    """
    Input: 
        Five-number summary separated into different arguments;
        The following arguments after the summary are the outliers.
    Output:
        A boxplot drawn in the console.
    """
    figure = plt.figure(figsize=(8,8))
    ax = plt.gca()
    bp = plt.boxplot([mini, q1, q2, q3, maxm])
    fliers = bp['fliers']
    for v in outliers:
        fliers[0].set(xdata = 1, ydata = v)
    _all = [mini, q1, q2, q3, maxm] + list(outliers)
    _min, _max = min(_all), max(_all)
    ax.set_ylim([_min*0.9, _max*1.1])

    figure.canvas.draw()

Однако, когда я попытался запустить со следующей строкой 

custom_boxplot(43.2, 43.5, 51.05, 56.8, 69.3, 13.8, 21.2)

Он вывел блок-график только с одним выбросом из последнего аргумента. Я ожидал, что на блок-графике будут нарисованы две точки данных о выбросах для 13.8 и 21.2.

Я полагаю, что ошибка где-то здесь: 

...
    for v in outliers:
        fliers[0].set(xdata = 1, ydata = v)
...

Я понимаю, что, поскольку у меня есть только один блокпост, я могу выполнить подписку, например fliers[0], чтобы получить первый блок изboxplot. xdata = 1 потому что снова я устанавливаю это для первого поля, а затем ydata=v для установки значения y выброса. Где ошибка в моем коде?

1 Ответ

1 голос
/ 15 октября 2019

Давайте попробуем это: 

def custom_boxplot(mini, q1, q2, q3, maxm, *outliers):
    """
    Input: 
        Five-number summary separated into different arguments;
        The following arguments after the summary are the outliers.
    Output:
        A boxplot drawn in the console.
    """
    figure = plt.figure(figsize=(8,8))
    ax = plt.gca()
    bp = plt.boxplot([mini, q1, q2, q3, maxm])
    fliers = bp['fliers']
    fliers[0].set(xdata = [1]*len(outliers), ydata = outliers)
    _all = [mini, q1, q2, q3, maxm] + list(outliers)
    _min, _max = min(_all), max(_all)
    ax.set_ylim([_min*0.9, _max*1.1])

Вывод:

enter image description here

...