lyanhieu.khanh
New member
#Boxplot #Python #data Trực quan hóa #Statistic #machine Học tập
** Boxplot là gì? **
Một boxplot là một biểu diễn đồ họa của phân phối dữ liệu.Đó là một cách tiêu chuẩn hóa để hiển thị bản tóm tắt năm số của một bộ dữ liệu, bao gồm tối thiểu, phần tư đầu tiên (Q1), trung bình, tứ phân vị thứ ba (Q3) và tối đa.Boxplot cũng hiển thị phạm vi liên vùng (IQR), đây là sự khác biệt giữa Q3 và Q1.
** Cách tạo một Boxplot trong Python? **
Để tạo một boxplot trong python, bạn có thể sử dụng hàm `boxplot ()` từ thư viện `matplotlib.pyplot`.Hàm `BoxPlot ()` lấy một dataFrame làm đầu vào của nó và tạo một boxplot cho mỗi cột của dataFrame.
Ví dụ: mã sau tạo một boxplot cho cột `Trọng lượng` của bộ dữ liệu` iris`:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
# Tạo DataFrame từ bộ dữ liệu IRIS
df = pd.dataframe (iris.data, cột = iris.feature_names)
# Tạo một Boxplot cho cột Trọng lượng
plt.boxplot (df ['trọng lượng']))
plt.show ()
`` `
** Giải thích một Boxplot **
Sau đây là các tính năng chính của BoxPlot:
*Hộp ** ** đại diện cho phạm vi liên vùng (IQR).IQR là sự khác biệt giữa Q3 và Q1.
*Các bộ râu ** ** mở rộng từ hộp sang các giá trị tối thiểu và tối đa.
*Dòng ** ** bên trong hộp đại diện cho trung vị.
*Các điểm ** ** Bên ngoài những người râu ria đại diện cho các ngoại lệ.
Có thể sử dụng một Boxplot để xác định các tính năng sau của bộ dữ liệu:
* Phân phối dữ liệu.
* Sự hiện diện của các ngoại lệ.
* Độ lệch của dữ liệu.
* Sự hiện diện của các khoảng trống trong dữ liệu.
** Boxplots trong học máy **
Boxplots thường được sử dụng trong học máy để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu.Điều này có thể hữu ích để xác định các vấn đề tiềm ẩn với dữ liệu, chẳng hạn như ngoại lệ hoặc độ lệch.Boxplots cũng có thể được sử dụng để so sánh phân phối dữ liệu giữa các nhóm khác nhau.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một boxplot để so sánh phân phối của cột `trọng lượng 'của bộ dữ liệu` iris` giữa ba loài IRIS:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
# Tạo DataFrame từ bộ dữ liệu IRIS
df = pd.dataframe (iris.data, cột = iris.feature_names)
# Tạo một Boxplot cho cột Trọng lượng
plt.boxplot (df ['trọng lượng'], by = df ['loài']))
plt.show ()
`` `
Boxplot cho thấy sự phân bố của cột `Trọng lượng` là khác nhau đối với ba loài IRIS.Các loài `setosa` có trọng lượng trung bình thấp nhất, trong khi loài` virginica` có trọng lượng trung bình cao nhất.
** hashtags **
#Boxplot
#Python
#data Trực quan hóa
#Số liệu thống kê
#machine Học tập
=======================================
#Boxplot #Python #data Visualization #statistics #machine Learning
**What is a Boxplot?**
A boxplot is a graphical representation of the distribution of data. It is a standardized way of displaying the five-number summary of a dataset, which consists of the minimum, first quartile (Q1), median, third quartile (Q3), and maximum. The boxplot also shows the interquartile range (IQR), which is the difference between Q3 and Q1.
**How to Create a Boxplot in Python?**
To create a boxplot in Python, you can use the `boxplot()` function from the `matplotlib.pyplot` library. The `boxplot()` function takes a DataFrame as its input and creates a boxplot for each column of the DataFrame.
For example, the following code creates a boxplot for the `weight` column of the `iris` dataset:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a DataFrame from the iris dataset
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# Create a boxplot for the weight column
plt.boxplot(df['weight'])
plt.show()
```
**Interpreting a Boxplot**
The following are the key features of a boxplot:
* The **box** represents the interquartile range (IQR). The IQR is the difference between Q3 and Q1.
* The **whiskers** extend from the box to the minimum and maximum values.
* The **line** inside the box represents the median.
* The **points** outside the whiskers represent outliers.
A boxplot can be used to identify the following features of a dataset:
* The distribution of the data.
* The presence of outliers.
* The skewness of the data.
* The presence of gaps in the data.
**Boxplots in Machine Learning**
Boxplots are often used in machine learning to visualize the distribution of data. This can be helpful for identifying potential problems with the data, such as outliers or skewness. Boxplots can also be used to compare the distribution of data between different groups.
For example, the following code creates a boxplot to compare the distribution of the `weight` column of the `iris` dataset between the three species of iris:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a DataFrame from the iris dataset
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# Create a boxplot for the weight column
plt.boxplot(df['weight'], by=df['species'])
plt.show()
```
The boxplot shows that the distribution of the `weight` column is different for the three species of iris. The `setosa` species has the lowest median weight, while the `virginica` species has the highest median weight.
**Hashtags**
#Boxplot
#Python
#data Visualization
#statistics
#machine Learning
** Boxplot là gì? **
Một boxplot là một biểu diễn đồ họa của phân phối dữ liệu.Đó là một cách tiêu chuẩn hóa để hiển thị bản tóm tắt năm số của một bộ dữ liệu, bao gồm tối thiểu, phần tư đầu tiên (Q1), trung bình, tứ phân vị thứ ba (Q3) và tối đa.Boxplot cũng hiển thị phạm vi liên vùng (IQR), đây là sự khác biệt giữa Q3 và Q1.
** Cách tạo một Boxplot trong Python? **
Để tạo một boxplot trong python, bạn có thể sử dụng hàm `boxplot ()` từ thư viện `matplotlib.pyplot`.Hàm `BoxPlot ()` lấy một dataFrame làm đầu vào của nó và tạo một boxplot cho mỗi cột của dataFrame.
Ví dụ: mã sau tạo một boxplot cho cột `Trọng lượng` của bộ dữ liệu` iris`:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
# Tạo DataFrame từ bộ dữ liệu IRIS
df = pd.dataframe (iris.data, cột = iris.feature_names)
# Tạo một Boxplot cho cột Trọng lượng
plt.boxplot (df ['trọng lượng']))
plt.show ()
`` `
** Giải thích một Boxplot **
Sau đây là các tính năng chính của BoxPlot:
*Hộp ** ** đại diện cho phạm vi liên vùng (IQR).IQR là sự khác biệt giữa Q3 và Q1.
*Các bộ râu ** ** mở rộng từ hộp sang các giá trị tối thiểu và tối đa.
*Dòng ** ** bên trong hộp đại diện cho trung vị.
*Các điểm ** ** Bên ngoài những người râu ria đại diện cho các ngoại lệ.
Có thể sử dụng một Boxplot để xác định các tính năng sau của bộ dữ liệu:
* Phân phối dữ liệu.
* Sự hiện diện của các ngoại lệ.
* Độ lệch của dữ liệu.
* Sự hiện diện của các khoảng trống trong dữ liệu.
** Boxplots trong học máy **
Boxplots thường được sử dụng trong học máy để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu.Điều này có thể hữu ích để xác định các vấn đề tiềm ẩn với dữ liệu, chẳng hạn như ngoại lệ hoặc độ lệch.Boxplots cũng có thể được sử dụng để so sánh phân phối dữ liệu giữa các nhóm khác nhau.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một boxplot để so sánh phân phối của cột `trọng lượng 'của bộ dữ liệu` iris` giữa ba loài IRIS:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
# Tạo DataFrame từ bộ dữ liệu IRIS
df = pd.dataframe (iris.data, cột = iris.feature_names)
# Tạo một Boxplot cho cột Trọng lượng
plt.boxplot (df ['trọng lượng'], by = df ['loài']))
plt.show ()
`` `
Boxplot cho thấy sự phân bố của cột `Trọng lượng` là khác nhau đối với ba loài IRIS.Các loài `setosa` có trọng lượng trung bình thấp nhất, trong khi loài` virginica` có trọng lượng trung bình cao nhất.
** hashtags **
#Boxplot
#Python
#data Trực quan hóa
#Số liệu thống kê
#machine Học tập
=======================================
#Boxplot #Python #data Visualization #statistics #machine Learning
**What is a Boxplot?**
A boxplot is a graphical representation of the distribution of data. It is a standardized way of displaying the five-number summary of a dataset, which consists of the minimum, first quartile (Q1), median, third quartile (Q3), and maximum. The boxplot also shows the interquartile range (IQR), which is the difference between Q3 and Q1.
**How to Create a Boxplot in Python?**
To create a boxplot in Python, you can use the `boxplot()` function from the `matplotlib.pyplot` library. The `boxplot()` function takes a DataFrame as its input and creates a boxplot for each column of the DataFrame.
For example, the following code creates a boxplot for the `weight` column of the `iris` dataset:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a DataFrame from the iris dataset
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# Create a boxplot for the weight column
plt.boxplot(df['weight'])
plt.show()
```
**Interpreting a Boxplot**
The following are the key features of a boxplot:
* The **box** represents the interquartile range (IQR). The IQR is the difference between Q3 and Q1.
* The **whiskers** extend from the box to the minimum and maximum values.
* The **line** inside the box represents the median.
* The **points** outside the whiskers represent outliers.
A boxplot can be used to identify the following features of a dataset:
* The distribution of the data.
* The presence of outliers.
* The skewness of the data.
* The presence of gaps in the data.
**Boxplots in Machine Learning**
Boxplots are often used in machine learning to visualize the distribution of data. This can be helpful for identifying potential problems with the data, such as outliers or skewness. Boxplots can also be used to compare the distribution of data between different groups.
For example, the following code creates a boxplot to compare the distribution of the `weight` column of the `iris` dataset between the three species of iris:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a DataFrame from the iris dataset
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# Create a boxplot for the weight column
plt.boxplot(df['weight'], by=df['species'])
plt.show()
```
The boxplot shows that the distribution of the `weight` column is different for the three species of iris. The `setosa` species has the lowest median weight, while the `virginica` species has the highest median weight.
**Hashtags**
#Boxplot
#Python
#data Visualization
#statistics
#machine Learning
