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箱型图也称为盒须图。用于显示数据的位置、分散程度、异常值等。图中可以体现出中位数、四分之一、四分之三、上限、下限、异常值等信息。
class pyecharts.charts.Boxplot(RectChart)
xxxxxxxxxxclass Boxplot( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts())func pyecharts.charts.Boxplot.add_yaxis
xxxxxxxxxxdef add_yaxis( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str,
# 系列数据 y_axis: types.Sequence[types.Union[opts.BoxplotItem, dict]],
# 是否选中图例 is_selected: bool = True,
# 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。 xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。 yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
# 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts` markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict] = opts.MarkPointOpts(),
# 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts` markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict] = opts.MarkLineOpts(),
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts` tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,)BoxplotItem：箱形图数据项
xxxxxxxxxxclass BoxplotItem( # 数据项名称。 name: Optional[str] = None,
# 单个数据项的数值。 value: Optional[Numeric] = None,
# 文本的样式设置，参考 `series_options.LabelOpts`。 label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts` tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,)【示例】绘制箱图
xxxxxxxxxxfrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot v1 = [ [890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920], [890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870], [850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980], [960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790], ]
c = Boxplot() c.add_xaxis(["expr1", "expr2","expr3","expr4"]) c.add_yaxis("A", c.prepare_data(v1)) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BoxPlot-基本示例")) c.render_notebook()
【示例】绘制箱图
xxxxxxxxxxfrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot v1 = [ [890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920], [890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870], ]v2 = [ [850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980], [960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790], ]c = Boxplot()c.add_xaxis(["expr1", "expr2"])c.add_yaxis("A", c.prepare_data(v1)) c.add_yaxis("B", c.prepare_data(v2)) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BoxPlot-基本示例")) c.render_notebook()
实时效果反馈
1. pyecharts模块中Boxplot绘制 _______。
A 饼图
B 散点图
C 箱图
D 热力图
2. pyecharts模块中绘制箱图，下划线处分别需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxfrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot v1 = [ [890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920], [890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870], [850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980], [960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790], ]
c = _________ c.add_xaxis(["expr1", "expr2","expr3","expr4"]) c.add_yaxis("A", c.prepare_data(v1)) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BoxPlot-基本示例")) #notebook中展示__________A Boxplot() c.render()
B Boxplot() c.render_notebook()
C boxplot() c.render_notebook()
答案
1=>C 2=>B