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用箱线图显示异常值

boxplot matplotlib python

Aleyna Åenozan · 技术社区 · 4 年前

我正在使用matplotlib绘制一个长方体图形,但缺少一些值(NaN)。然后我发现它没有在具有NaN值的列中显示方框图。你知道怎么解决这个问题吗? 这是密码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#==============================================================================
# open data
#==============================================================================
filename='C:\\Users\\liren\\OneDrive\\Data\\DATA in the first field-final\\ks.csv'

AllData=np.genfromtxt(filename,delimiter=";",skip_header=0,dtype='str')

TreatmentCode = AllData[1:,0]
RepCode = AllData[1:,1]
KsData= AllData[1:,2:].astype('float')
DepthHeader = AllData[0,2:].astype('float')
TreatmentUnique = np.unique(TreatmentCode)[[3,1,4,2,8,6,9,7,0,5,10],]
nT = TreatmentUnique.size#nT=number of treatments
#nD=number of deepth;nR=numbers of replications;nT=number of treatments;iT=iterms of treatments
nD = 5
nR = 6
KsData_3D = np.zeros((nT,nD,nR)) 

for iT in range(nT):
    Treatment = TreatmentUnique[iT]

    TreatmentFilter = TreatmentCode == Treatment

    KsData_Filtered = KsData[TreatmentFilter,:]
    
    KsData_3D[iT,:,:] = KsData_Filtered.transpose()iD = 4
                      
fig=plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.boxplot(KsData_3D[:,iD,:].transpose())
ax.set_xticks(range(1,nT+1))
ax.set_xticklabels(TreatmentUnique)
ax.set_title(DepthHeader[iD])

这是最后一个数字,一些治疗方法缺少方框。

enter image description here

0 回复 | 直到 4 年前

Community Mohan Dere 5 年前

您可以删除 NaN 首先从数据中提取,然后绘制过滤后的数据。

要做到这一点,你可以先找到 楠 他在用什么 np.isnan(data) ,然后使用 ~ operator .用它来索引数据数组,然后过滤掉 楠 s

filtered_data = data[~np.isnan(data)]

在一个完整的例子中(改编自 here )

对于1D数据:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# fake up some data
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0)

# Add a NaN
data[40] = np.NaN

# Filter data using np.isnan
filtered_data = data[~np.isnan(data)]

# basic plot
plt.boxplot(filtered_data)

plt.show()

对于二维数据:

对于二维数据,不能简单地使用上面的掩码,因为这样数据数组的每一列都有不同的长度。相反,我们可以创建一个列表,列表中的每一项都是数据数组中每一列的过滤数据。

列表理解可以在一行中完成: [d[m] for d, m in zip(data.T, mask.T)]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# fake up some data
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0)

data = np.column_stack((data, data * 2., data + 20.))

# Add a NaN
data[30, 0] = np.NaN
data[20, 1] = np.NaN

# Filter data using np.isnan
mask = ~np.isnan(data)
filtered_data = [d[m] for d, m in zip(data.T, mask.T)]

# basic plot
plt.boxplot(filtered_data)

plt.show()

我将把它作为一个练习留给读者,让他们把它扩展到3个或更多维度,但你明白了。