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我试图在发表在 Nature 上的文章中制作与图 2d-f 类似的图 今年.它基本上是一个半箱线图,另一半有点. 谁能给我一些提示?非常感谢! 这些是我的数据和代码,它们产生了里面有点的完整盒子 require(magrittr)需要(tidyverse)数据
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我正在做一个基本的箱线图,其中 y=age 和 x=Patient groups age 我希望你能帮我解决一些问题: 1) 是否可以在每个组箱线图上方(但不在我的组标签所在的 X 轴上)包含每个组的多个观察结果,而不必在油漆中执行此操作:)?我试过使用: age + annotate("text", x = "CON", y = 60, label = "25") 其中 CON
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这个问题来自另一个一个.我无法在那里实施答案. 定义: df2 剧情: require(ggplot2)qplot(变量,值,数据=df2,geom=“boxplot")+geom_jitter(position=position_jitter(w=0.1,h=0.1)) 我希望以相反的顺序绘制箱线图(例如,一个在右在左,依此类推). 我尝试了各种使用levels、order
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从昨天开始,我正在阅读答案和网站,以便在一个图中组合和对齐使用 ggplot2 包生成的 histogram 和 boxplot. 这个问题与其他问题不同,因为boxplot chart需要减少height和aligned到直方图. 考虑以下数据集: my_df 我生成了箱线图: require(dplyr)需要(ggplot2)my_df %>% 选择(值)%>%ggplot
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我正在尝试使用 ggplot2/geom_boxplot 生成一个箱线图,其中胡须被定义为第 5 个和第 95 个百分位数,而不是 0.25 - 1.5 IQR/0.75 + IQR,并且像往常一样绘制来自这些新胡须的异常值.我可以看到 geom_boxplot 美学包括 ymax/ymin,但我不清楚我是如何在这里放置值的.好像是: stat_quantile(quantiles = c(0.
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有没有办法在 matplotlib 中对箱线图进行分组? 假设我们有三组“A"、“B"和“C",我们想为每个组为“苹果"和“橙子"创建一个箱线图.如果无法直接进行分组,我们可以创建所有六种组合并将它们线性并排放置.可视化分组的最简单方法是什么?我试图避免将刻度标签设置为“A + 苹果"之类的内容,因为我的场景涉及的名称比“A"长得多. 解决方案 如何使用颜色来区分“苹果"和“橙色",
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我有一个这样的数据框 将 seaborn 导入为 sns将熊猫导入为 pd%pylab 内联df = pd.DataFrame({'a' :['one','one','two','two','one','two','one','one','one','two'],'b': [1,2,1,2,1,2,1,2,1,1],'c': [1,2,3,4,6,1,2,3,4,6]}) 单个箱线图是可以的:
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据我所知,boxplot() 方法需要一系列原始值(数字)作为输入,然后计算百分位数以绘制箱线图. 我想要一种方法,通过它我可以传入百分位数并获得相应的boxplot. 例如: 假设我已经运行了多个基准测试,并且对于每个基准测试,我都测量了延迟(浮点值).另外,我已经预先计算了这些值的百分位数. 因此,对于每个基准,我都有第 25、第 50、第 75 个百分点以及最小值和最
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我有创建箱线图的代码,在 R 中使用 ggplot,我想用年份和 Battle 标记我的异常值. 这是我创建箱线图的代码 require(ggplot2)ggplot(海战,aes(x=PortugesOutcome,y=RatioPort2Dutch),xlim="OutCome",y="葡萄牙与荷兰/英国船只的比例") +geom_boxplot(outlier.size=2,outl
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在条形图或箱形图上放置星号以显示一组或两组之间的显着性水平(p 值)是很常见的,以下是几个示例: 星数由p-value定义,例如p-value 还有我的问题:如何生成类似的图表?基于显着性水平自动放置星星的方法非常受欢迎. 解决方案 请在下面找到我的尝试. 首先,我创建了一些虚拟数据和一个可以根据需要修改的条形图. windows(4,4)dat
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我将数据保存为具有 12 列的 .csv 文件.第 2 列到第 11 列(标记为 F1, F2, ..., F11)是 features.第一列包含这些特征的label,要么good,要么bad. 我想根据标签绘制所有这11个特征的boxplot,但由good分隔> 或 bad.到目前为止,我的代码是: qplot(Label, F1, data=testData, geom = "box
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我目前正在开发一个基于 Java 的项目,使用 JFreeChart 来显示箱线图. 我的问题是如何显示包含大约 20 个类别和 5 个以上系列的 CategoryDataset 的箱线图的图表. 目前如果没有设置图表面板的首选大小,图例、标签和注释是可读的,但箱线图太小.或者设置 ChartPanel 的大小,使 Boxplots 具有可接受的大小,但随后图例、标签和注释被水平拉伸.
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我有兴趣在 Matlab 中创建这样的图. (来源:3rs-reduction.co.uk) 通过“像这样"我的意思是我希望有两个组,分别称为 A 和 B,观察两次,预处理和后处理,其中该图由 A 和 B 在时间预处理时的箱线图的左组组成,右组包括治疗后时间 A 和 B 的箱线图,其中 A pre 的平均值通过一条线与 A post 的平均值相关联,B pre 的平均值通过一条线与 B p
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如果我有一些数据并进行方差分析和事后检验,我如何制作自动添加事后分类的箱线图,而不必在 R 之外编辑图形? 例如,以下是一些入门数据: install.packages("reshape", dependencies=T)图书馆(重塑)x 以下是运行简单单向方差分析和所有计划外比较事后测试的代码: linear.model F)# 变量 2 10.942 5.4710 5.8628
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跟进 这个问题 为了完整起见,我修改了接受的答案并自定义了结果图,但我仍然面临一些重要问题. 总而言之,我正在做箱线图,反映 Kruskal-Wallis 和成对 Wilcoxon 检验比较的重要性. 我想用星号替换 p 值数字,只显示重要的比较,将垂直间距减小到最大值. 基本上我想做这个,但由于增加了方面的问题,这会把一切都搞砸了. 到目前为止,我已经开发了一个非常不错的
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我想按类别X 和Y 在数据框df 中绘制列Z 的箱线图.如何按中位数降序对箱线图进行排序? 将pandas导入为pd随机导入n = 100# 这可能是一种生成随机数据的奇怪方式;请随时纠正它df = pd.DataFrame({"X": [random.choice(["A","B","C"]) for i in range(n)],"Y": [random.choice(["a","b","c
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来自官方seaborn文档,我了解到您可以创建如下所示的箱线图: 导入 seaborn 为 snssns.set_style("whitegrid")提示= sns.load_dataset(“提示")ax = sns.boxplot(x ="day",y ="total_bill",data = tips)
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我正在尝试将普通 matplotlib.pyplot plt.plot(x,y) 与变量 y 作为变量 x 带有箱线图.但是,我只希望在 x 的某些(可变)位置上绘制箱线图,但这在matplotlib中似乎不起作用? 解决方案 您想要这样的东西吗?positions kwarg to boxplot 允许您将箱线图放置在任意位置. 将matplotlib.pyplot导入为plt将num
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我正在尝试在多个箱形图的绘图中,在箱形图旁边显示平均值和标准偏差的值.我尝试时什么也没显示. #Boxplot 3data3 = np.array([[4.38,3.27,6.07],[4.35,3.51,6.14],[4.09,3.33,5.92],[4.9,3.97,5.02],[4.56,3.5,4.5],[4.78,3.95,4.58]])无花果3 = plt.figure(3)ax3
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这是我的代码: >hdata $ Monoggplot(hdata,aes(y = Test1,x = Mono))+ geom_boxplot() 这就是它的作用:
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