本文介绍了如何指定PYPLATE框中的百分位数？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
假设我有最简单的脚本
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
# set up an array of 20 data points, with 20 as the median value
y = [1,14,14,15,16,18,18,19,19,20,20,23,24,26,27,27,28,29,33,54]
data = [
go.Box(
y=y,
boxpoints='outliers' # display only outlying data points
)
]
pyo.plot(data, filename='box2.html')
在此我有以下内容
我的问题是，我知道这是针对25%和75%的人的？ 是否有方法可以更改显示的百分位数的值？推荐答案
- 根据其他评论和答案。四分位数是四分位数，可以用其他方法计算
- 如果除四分位数外不需要百分位数，则可以在图中添加额外的线条
下面演示了如何在该图中添加9条百分位线
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
# set up an array of 20 data points, with 20 as the median value
y = [1,14,14,15,16,18,18,19,19,20,20,23,24,26,27,27,28,29,33,54]
data = [
go.Box(
y=y,
boxpoints='outliers' # display only outlying data points
)
]
fig = go.Figure(data) #.add_traces(go.Bar(x=np.repeat(["trace 0"],9), y=[np.percentile(y, q) for q in np.linspace(10,90,9)]))
fig.add_traces(
px.line(
pd.DataFrame(
{
"y": np.repeat(np.percentile(y, np.linspace(10, 90, 9)), 2),
"x": np.tile([0.4, 0.6], 9),
"p": np.repeat(np.linspace(10, 90, 9), 2),
}
),
x="x",
y="y",
color="p",
)
.update_traces(showlegend=False, xaxis="x2")
.data
).update_layout(xaxis2={"overlaying": "x", "visible": False, "range": [0, 1]})
这篇关于如何指定PYPLATE框中的百分位数？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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