boxplot

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seaborn 바이올린 플롯을 생성 할 때 (inside = 'box'사양을 통해) 얻을 수있는 내부 상자 그림이 내 실제 데이터에 정확하지 않습니다. 아래 예제 플롯을 참조하십시오. 실제 데이터는 얇은 꼬리 끝까지 확장됩니다. 그러나 박스 플롯은 바이올린 영역 내에서 끝납니다. 이 상자 그림은 표준 편차가 아닌 4 분위수를 나타내는 것으로 가정하면 부정확

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상자 - R 그룹에 대한 슬롯

다른 그룹에 대해 상자 플롯을 나란히 만드는 데 문제가 있습니다. dput(df) structure(list(UserName = structure(c(20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L

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Gnuplot boxplots, 위스커 길이를 목표 백분위 수까지 제어하십시오.

일부 통계 데이터를 그리기 위해 gnuplot 상자 그림을 사용하고 있습니다. 박스 플롯이 지정된 백분위 수, 예를 들어 99 번째까지 확장되도록 수염 확장을 변경하고 싶습니다. 문서화에 따르면 그것은 가능할 것으로 보인다. GNUPLOT 문서 (on page 45)의 상태 : 상자의 중간 값의 가로 라인과, 제 1 및 제 분위수 사이의 영역 주위에 그려진

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ggplot의 geom_jitter 내가 다음 코드를 사용하십시오

을 geom_boxplot 하지만 난 geom_jitter 직접 해당 상자 그림 뒤에서 점의 색깔을 원하는 (!). 그것을 할 수있는 방법이 있습니까?

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상자 그림 팬더 데이터

DataFrame은 다음과 같습니다 ID1 ID2 0 00:00:01.002 00:00:01.002 1 00:00:01.001 00:00:01.006 2 00:00:01.004 00:00:01.011 3 00:00:00.998 00:00:01.012 4 NaT 00:00:01.000 ... 20 NaT 00:00:

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박스 플롯 여백을 별도로 r 조정할 수 없습니다

상자 플롯을 만들고 x- 레이블을 x- 축에 수직으로 설정하면 여백을 조정하여 실제 x- 축 title은 x 축 레이블과 겹치지 않습니다. 그러나 이렇게함으로써 y 축 제목이 멀리 동등하게 이동되었습니다. 즉, y 축 제목은 y 축과의 큰 차이를 의미합니다. 이 문제를 해결할 수있는 방법이 있을까요? boxplot(spend~region, data=spen

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Python Matplotlib Box 두 개의 데이터 세트를 나란히 표시합니다.

두 개의 데이터 세트를 사용하여 boxplot을 만들고 싶습니다. 각 세트는 수레 목록입니다. A와 B는 두 데이터의 예입니다 A = [] B = [] for i in xrange(10): l = [random.random() for i in xrange(100)] m = [random.random() for i in xrange(1

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R에서 ctree 레이블을 편집하는 방법

나는 ctree를 생성했으며 추가로 편집하려고합니다. 내 코드는 다음과 같습니다 plot(ct, main = expression('Suitable Brook Trout Habitat (m'^2*'/100m'^2*')'), inner_panel = node_inner(ct, fill = c("white"), id = FALSE),

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어떻게

좋은 하루, 내 데이터 세트에서 이상 치를 제거 boxplot을 사용하고 를 상자 그림 사용하여 데이터 세트에 대한 결과 제거 이상 값을 적용합니다 : outliers <- boxplot(dataset, outline=FALSE); 이제 이상치 변수가 모든 정보를 가지고 같은 방법 데이터 세트에서 제거 작업을 적용합니까? boxplot이 그 부분을 수행

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주어진 인수 "subplots = True/False"일 때 DataFrameGroupBy.boxplot 메서드에서 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?

나는 다음과 같은 방법으로 상자 그림을 만들 수 DataFrameGroupBy.boxplot (...)를 사용할 수 있습니다 : In [15]: df = pd.DataFrame({"gene_length":[100,100,100,200,200,200,300,300,300], ...: "gene_id":[1,1,1,2,2,2,3,3,3], ...: