盒须图 <1.5IQR =1.5IQR 区别

【Udacity】数据的差异性：值域、IQR、方差和标准差

一.值域(Range) Range = Max - Min 受异常值(Outliers)影响二.四分位差(IQR) 四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差.是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距). 三.异常值(Outlier) 异常值的常用定义:Outlier < Q1 - 1.5IQR OR > Q3 + 1.5IQR 可视化--Box Plots(箱线图) & Whisker(盒须图) IQR的不

matplotlib入门--1（条形图，直方图，盒须图，饼图）

作图首先要进行数据的输入,matplotlib包只提供作图相关功能,本身并没有数据读入.输出函数,针对各种试验或统计文本数据输入可以使用numpy提供的数据输入函数. # -*- coding: gbk -*- """ Created on Sun Jan 11 11:17:42 2015 @author: zhang """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ma

Qt数据可视化（散点图、折线图、柱状图、盒须图、饼状图、雷达图）开发实例

目录散点图折线图柱状图水平柱状图水平堆叠图水平百分比柱状图盒须图饼状图雷达图 Qt散点图.折线图.柱状图.盒须图.饼状图.雷达图开发实例. 在开发过程中我们会使用多各种各样的图,讲数据进行可视化.我们可以使用以上几种图来表达我们的数据.Qt提供了一些可视化图的库Qchart,我们可以利用他开发自己想要图表. 编辑散点图散点图,顾名思义就是由一些散乱的点组成的图表,这些点在哪个位置,是由其X值和Y值确定的.所以也叫做XY散点图. 作用一:可以展示数据的分布和聚合情况.

R语言画图教程之盒形图

R语言画图教程之盒形图我们之前有分享过一系列的R语言画图代码(PCA图.Pathway图.火山图.RDA图.热图),今天再来补充一个盒形图(箱形图)的代码. 以下代码只是示例,不能直接搬来用哦,注意看注释. --------------代码开始了------------- setwd("E:/") #改变工作目录 data=read.table("data.txt",header=T) #读取数据,"header=T"第一行为表头 mycolo

R语言与医学统计图形【2】散点图、盒形图

R语言基础绘图系统基础图形--散点图.盒形图 plot是一个泛型函数(generic method),对于不同的数据绘制不同的图形. par函数的大部分参数在plot中通用. 1.散点图 plot绘制散点图类型,type有6种,即p, b, l, s, o, n. type=c('p','b','l','s','o','n') par(mfrow=c(2,3)) for(i in 1:6){ plot(1:10,type = type[i], main = paste('type is: ',

R语言与医学统计图形-【13】ggplot2几何对象之盒形图

ggplot2绘图系统--几何对象之盒形图参数: geom_boxplot(mapping = , #lower,middle,upper,x,ymax,ymin必须(有默认) #alpha/color/fill/linetype/shape/size/weight可选 data = , stat = 'boxplot', position = 'dodge', outlier.color = , #离群点颜色 outlier.shape = 19, outlier.size = 1.5, o

盒型图(boxplot)

最近在摆弄数据离散度的时候遇到一种图形,叫做盒图(boxplot).它对于显示数据的离散的分布情况效果不错. 盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的.它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max).也可以往盒图里面加入平均值(mean).如上图.下四分位数.中位数.上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”.上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为“胡须(whisker)”. 由

UML类图6种主要关系区别和联系

UML类图关系图示,因为长得都很类似,所以大家总会混淆,本文主要目的就是分析一下6种主要的关系,找到联系与区别,便于记忆. 6种主要的关系如图1所示.继承与实现.组合与聚合.关联与依赖可分别划分为一组,每组两种关系很近似(内涵和图示都很近似),但联系的强弱程度递减.比如,组合是一个有机组成,缺一不可,而聚合则是一种更松散,更弱的关系,大家可根据图中示例体会一下.关系图示上的区别是,联系减弱后,连线便由实线变化为了虚线,所以可以根据该规律进行记忆. 图1 UML类图6中主要关系示例

UML类图聚集与组合的区别

http://blog.csdn.net/zwf0713/article/details/2025922 设计模式中组合和聚集好像挺相似,但有一定区别. 1-在图上的区别是,聚集用空心,组合用实心: 2-含义的区别是,聚集＝“被聚集的是集合”,组合＝“被组合的是一部分”: 3-举例,聚集＝(飞机场类)聚集(飞机类),组合＝(车)组合(轮胎). http://www.douban.com/note/187833622/?start=0&post=ok 组合和聚合是有很大区别的,这个区别不是在形式上

[转载]uml 类图依赖与关联的区别

原文链接:https://www.cnblogs.com/liuzhang/archive/2013/03/17/2964095.html 最近研究设计模式,看类图有点发虚!有些关系搞的不是很清楚.所以整理一下: 类与类之间由弱到强关系是: 没关系 > 依赖 > 关联 > 聚合 > 组合. 类和类之间八竿子打不着那就是没关系,这个没啥歧义. 依赖(dependency) 可以简单的理解,就是一个类A使用到了另一个类B,而这种使用关系是具有偶然性的..临时性的.非常弱的,但是B

body和普通div背景图宽高百分比的区别

body和普通div背景图的区别 background: url(//m.360buyimg.com/mobilecms/s220x220_jfs/t2746/167/831241799/299152/1731092b/5728423cNa16c83cb.jpg!q70.jpg); background-size: 100% 100%; position: absolute; height: 100px; width: 100%; 你给body这个设置,和给

IE盒模型和W3C盒子模型的区别

其实这个问题到现在真的是没有意义了,因为早在IE6的兼容模式开始就已经弃用了IE盒子模型了,但是现在的各种面试题还是会时常出现这样的上世纪的题目,我觉得其实时纯粹的刁难. 好了,吐槽不多说了,直接上图你们就明白了: 很明显的区别就在于对width和height定义的不同,IE盒子模型的width和height包括了border.padding和content,而标准的只包含了content. IE盒子模型简单的说就是一个应用了box-sizing:border-box的盒子罢了.

UML类图-聚合和组合的区别

类图-组合和聚合学习自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ae8f77f0100ji5k.html http://blog.csdn.net/nodeathphoenix/article/details/7710796 Overview 在类图中组合和聚合这两种关系,之前一直理解有误,现在更正,以记之,希望本文能多多少少帮助大家理解这两种关系,也算是我的一点贡献. 聚合关系关于如何分辨两个类之间是否有聚合关系,主要看部分是否能够脱离个体单独存在. 下图就是

w3c标准盒模型与IE传统模型的区别

一.盒子模型(box model) 在HTML文档中的每个元素被描绘为矩形盒子.确定其大小,属性——比如颜色.背景.边框,及其位置是渲染引擎的目标. CSS下这些矩形盒子由标准盒模型描述.这个模型描述元素内容占用空间.盒子有四个边界:外边距边界margin edge, 边框边界border edge, 内边距边界padding edge 与内容边界content edge. 盒模型的计算有两种:w3c标准盒模型和IE传统盒模型 w3c标准盒模型主要由:magin + border + padd

uml 类图依赖与关联的区别

类与类之间由弱到强关系是: 没关系 < 依赖 < 关联 < 聚合 < 组合. 1.依赖(dependency) 可以简单的理解,就是一个类A使用到了另一个类B,而这种使用关系是具有偶然性的..临时性的.非常弱的,但是B类的变化会影响到A:比如某人要过河,需要借用一条船,此时人与船之间的关系就是依赖:表现在代码层面,为类B作为参数被类A在某个method方法中使用.用带虚线的箭头. 2.关联(association) 他体现的是两个类.或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系,

弹性盒模型中flex-grow 和flex的区别

在flex弹性盒模型体系中,flex-grow和flex都有对子元素进行放大的作用,但是这两个属性在放大时的计算方法不同,在使用时候要注意,使用正确的放大属性,从而达到自己想要的效果. 先来看下两个属性的不同之处吧~ 这是一个宽600px的弹性盒子,其中每个子元素的宽度都为100px.我们分别使用flex和flex-grow对子元素进行放大. 使用flex进行放大 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

箱型图Box

箱型图Box 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 又称为盒须图.盒式图.盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图. 箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗. 例子有一组数据为: 12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36,37 1.下四分位数Q1 确定四分位数的位置.Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3.n表示序列中包含的项数. 根据位置,计算相应的

matplotlib柱状图、面积图、直方图、散点图、极坐标图、箱型图

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

echarts展示箱型图&正态分布曲线

效果图: 直接上代码吧: <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <style type="text/css"> #main { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main1 { height: 500px; border: 1px red solid; width: 100%; } #main2 { height: 500px; border:

07-matplotlib-箱线图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 箱形图(Box-plot)又称为盒须图,盒式图,或箱线图: 是一种用在显示一组数据分散情况的资料统计图: 上边缘,上四分位数,中位数,下四分位数,下边缘,异常值: ''' np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=1000,loc=0,scale=1) # sym 指定异常值的点:whis虚线的长度, 通过调整whis的大小来决定

巴特西