盒须图
用来描述一组数据离散情况的统计图。
一般作用：
找出数据的异常值；
将多组数据进行对比。
代码 import pandas as pd#引用库import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["font.sans-serif"] = ["FangSong"]#设置中文字体，若数据里面没有中文可以不设置#plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False#将文件里的负号能正常显示'''exle={"湖北": [1032,987 ,863 ,738 ,892 ,782 ,723 ,729 ,902 ,923 ,945,997], "广东":[1134,1129,1045,1062,989 ,937 ,892 ,942 ,963 ,1039,1073,1107], "江苏":[1192,1079,1047,947 ,938 ,896 ,894 ,973 ,992 ,1002,1082,1105] }hx = pd.DataFrame(exle)#将数据转化为表格型数据结构plt.boxplot([exle['广东']],notch=True,sym = '-',patch_artist = True,boxprops = {'color':'blue','facecolor':'red'})#notch:是否是凹口形式的箱型图，sym：异常点的形状，boxprops:color:箱子边框色，facecolor:箱子填充色#若要显示各种各样的颜色，建议下载seaborn库。'''exle = pd.read_excel('演示.xlsx')#打开演示.xlsx文件，这里的文件和python文件放的位置一致，若是放在不同的文件夹下，还需要写上文件路径labels='湖北','广东','江苏'# x轴对应的标签plt.boxplot([exle['湖北'],exle['广东'],exle['江苏']],labels=labels,patch_artist = True,boxprops = {'color':'blue','facecolor':'red'})plt.ylabel('GDP/亿')# y轴标签plt.xlabel('city')# x轴标签plt.show()# 将图形显示 结果
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