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文档简介
Matplotlib数据可视化基础-绘制箱线图箱线图（boxplot）也称箱须图，其绘制需使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异。箱线图利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它也可以粗略地看出数据是否具有对称性、分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。绘制箱线图箱线图matplotlib.pyplot.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,patch_artist=None,meanline=None,labels=None,…)常用参数及说明如下表所示。绘制箱线图boxplot函数参数名称说明参数名称说明x接收array。表示用于绘制箱线图的数据。无默认。positions接收array。表示图形位置。默认为None。notch接收boolean。表示中间箱体是否有缺口。默认为None。widths接收scalar或者array。表示每个箱体的宽度。默认为None。sym接收特定sting。指定异常点形状。默认为None。labels接收array。指定每一个箱线图的标签。默认为None。vert接收boolean。表示图形是横向纵向或者横向。默认为None。meanline接收boolean。表示是否显示均值线。默认为False。通过分析2000年至2017年不同的产业和行业在国民生产总值中的分散情况，可以发现整体分散情况，从而判断整体增速是否加快。任务实现3.绘制国民生产总值分散情况箱线图本章以2000至2017年各季度国民生产总值数据为例，介绍了pyplot绘图的基本语法，常用参数。介绍了分析特征间相关关系的散点图。分析特征间趋势关系的折线图。分析特征内部数据分布的直方图和饼状图。以及分析特征内部数据分散
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