Boxplot es un diagrama gráfico importante que se puede utilizar para obtener un resumen de los datos presentes en forma numérica. El gráfico puede darnos información sobre medidas estadísticas como el percentil, la mediana, los valores mínimos y máximos de los datos numéricos. En el diagrama de caja, la línea que pasa por el centro de la caja representa el valor de la mediana. En este artículo, aprenderemos cómo agregar un diagrama de caja y mostrar texto en el diagrama de caja.
En primer lugar, para crear un diagrama de caja usaremos la biblioteca seaborn y para mostrar texto en el diagrama de caja usaremos el método text() disponible dentro de la clase matplotlib.pyplot . El método text() nos permite escribir strings en los gráficos y agregarles personalizaciones.
Tracemos un diagrama de caja simple al principio y agreguemos algo de texto sobre él.
Python
# import modules
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')
# Reading the dataset
data = pd.read_csv('Dataset.csv')
print("The shape of the dataframe is: ",data.shape)
Producción:
The shape of the dataframe is: (20, 3)
Imprimiendo las primeras cinco filas en el conjunto de datos:
Python
# display data print(data.head())
Producción:
Python
# depict box plot visualization plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.boxplot(data['Width (in cm)']) plt.text(75, 0.07, 'Outliers beyond beyond 75% value', fontsize=14) plt.show()
Producción:
Podemos observar en el código escrito anteriormente, que el método plt.text() se usó para mostrar el texto deseado que queremos. Requiere tres argumentos posicionales obligatorios:
Sintaxis: plt.texto(x, y, texto)
Parámetros:
- coordenada x: indica la ubicación del texto en el eje x
- coordenada y: indica la ubicación del texto en el eje y
- texto: denota la string que queremos insertar.
Para hacer que nuestro gráfico de caja se vea más atractivo, podemos pasar muchos otros parámetros opcionales para formatear el texto que se ha discutido en el siguiente gráfico.
Python
# add text plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.boxplot(data['Height (in cm)']) plt.text(3, 0.07, 'Points beyond 25% value', bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5), fontsize=12) plt.text(95, 0.07, 'Points beyond beyond 75% value', bbox=dict(facecolor='pink', alpha=0.5), horizontalalignment='right', fontsize=12) plt.show()
Producción:
Como se puede observar en el gráfico, hemos agregado un bonito cuadro delimitador alrededor de nuestro texto y también hemos agregado colores a nuestro texto que se puede hacer pasando los parámetros opcionales dentro del método plt.text() como:
- bbox: se utiliza para crear un cuadro delimitador alrededor del texto que acepta un diccionario para agregar color al cuadro y establecer la opacidad del color.
- fontsize: se utiliza para establecer el tamaño de nuestra fuente.
- horizontalalignment o ha: para establecer la alineación del texto horizontalmente.
- verticalalignment o va: para establecer la alineación del texto verticalmente.
Y también hay muchos otros que se pueden ver en la documentación oficial del método.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por saurabh48782 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA