Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Axes Class contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.
Función matplotlib.axes.Axes.boxplot()
La función Axes.boxplot() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para hacer un diagrama de caja y bigotes para cada columna de x o cada vector en la secuencia x.
Sintaxis: Axes.boxplot(self, x, notch=Ninguno, sym=Ninguno, vert=Ninguno, whis=Ninguno, posiciones=Ninguno, anchos=Ninguno, patch_artist=Ninguno, bootstrap=Ninguno, usermedians=Ninguno, conf_intervals=Ninguno, meanline=Ninguno, showmeans=Ninguno, showcaps=Ninguno, showbox=Ninguno, showfliers=Ninguno, boxprops=Ninguno, tags=Ninguno, flierprops=Ninguno, medianaprops=Ninguno, meanprops=Ninguno, capprops=Ninguno, whiskerprops=Ninguno, manage_ticks= Verdadero, autorango=Falso, zorder=Ninguno, *, datos=Ninguno)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- x: este parámetro es una secuencia de datos.
- muesca: este parámetro producirá un diagrama de caja con muescas si es verdadero. De lo contrario, se produce un diagrama de caja rectangular.
- sym : este parámetro es un parámetro opcional y contiene un valor de string. Es un símbolo predeterminado para los puntos de volante.
- vert: este parámetro es un parámetro opcional y contiene un valor booleano. Hace que las cajas sean verticales si es cierto. De lo contrario, horizontales.
- whis : Este parámetro determina el alcance de los bigotes más allá del primer y tercer cuartil.
- bootstrap: este parámetro también es un parámetro opcional que contiene un valor booleano y especifica si se deben iniciar los intervalos de confianza alrededor de la mediana para diagramas de caja con muescas.
- usermedians : este parámetro es una array o secuencia cuya primera dimensión es compatible con x.
- conf_intervals : este parámetro también es una array o secuencia cuya primera dimensión es compatible con x y cuya segunda dimensión es 2
- posiciones : Este parámetro se utiliza para establecer las posiciones de las cajas.
- anchos: este parámetro se usa para establecer el ancho de cada cuadro, ya sea con un escalar o una secuencia.
- patch_artist : Este parámetro se usa para producir cuadros con el artista Line2D si es falso. En caso contrario, cajas con parches de artistas.
- etiquetas : este parámetro son las etiquetas para cada conjunto de datos.
- manage_ticks : este parámetro se usa para ajustar las ubicaciones y etiquetas de ticks.
- zorder: este parámetro se utiliza para establecer el zorder del diagrama de caja.
Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:
- resultado: Esto devuelve el diccionario que asigna cada componente del diagrama de caja a una lista de matplotlib.lines.Line2D.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.boxplot() en matplotlib.axes:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(10**7) val1 = np.random.rand(50) * 80 val2 = np.ones(80) * 50 val3 = np.random.rand(50) * 80 + 100 val4 = np.random.rand(50) * -80 data = np.concatenate((val1, val2, val3, val4)) fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.boxplot(data) ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.boxplot() Example') plt.show()
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Ejemplo-2:
# Implementation of matplotlib function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(10**7) val1 = np.random.rand(50) * 80 val2 = np.ones(25) * 80 val3 = np.random.rand(25) * 80 + 100 val4 = np.random.rand(25) * -80 data = np.concatenate((val1, val2, val3, val4)) data1 = np.concatenate((val2, val4, val1, val3)) data = [data, data1] fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.boxplot(data, notch = True, vert = False, whis = 0.75) ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.boxplot() Example') plt.show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA