ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 상자 그림을 그리는 방법

ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 상자 그림을 그리는 방법, 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

소개:
상자 그림(상자 그림)은 통계에서 일반적으로 사용되는 시각화 방법으로 실수 데이터의 분포를 표시하는 데 사용됩니다. 데이터의 5개 숫자 요약(최소값, 하위 사분위수, 중앙값, 상위 사분위수, 최대값)과 이상값을 플로팅하여 데이터의 왜도, 분산 및 이상값을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 상자 그림을 그리는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1단계: ECharts 및 Python 인터페이스 설치
먼저 Python 환경에 ECharts 및 Python 인터페이스의 종속성 패키지를 설치합니다. 명령줄 창을 열고 다음 명령을 입력하여 종속 패키지를 설치합니다.

pip install echarts-python

2단계: 데이터 준비
ECharts를 사용하여 상자 그림을 그리기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 샘플 데이터 세트가 있다고 가정하고 Python 목록을 사용하여 이 데이터 세트를 나타냅니다. 다음은 샘플 데이터입니다.

data = [12, 5, 7, 18, 8, 15, 9, 21, 13, 16, 7, 14]

3단계: ECharts를 사용하여 상자 그림 그리기
다음으로 ECharts 및 Python 인터페이스를 통해 상자 그림을 그립니다. 먼저 관련 라이브러리를 가져오고 ECharts 인스턴스를 만듭니다.

from echarts import Echart, Boxplot

chart = Echart('箱线图示例')

그런 다음 Boxplot 인스턴스를 만들고 상자 그림 제목과 X축 데이터를 설정합니다.

boxplot = Boxplot('数据分布')
boxplot.add('样本数据', data)

위 코드를 사용하여 간단한 박스플롯 그림. 다음으로 몇 가지 사용자 정의 구성을 만들 수 있습니다. 예를 들어 Y축의 배율과 범위를 설정할 수 있습니다.

boxplot.yAxis = {'name': '数据值', 'scale': True}
boxplot.xAxis = {'name': '样本'}

또한 다음과 같이 상자 그림의 스타일, 색상, 크기 등을 설정할 수 있습니다.

boxplot.itemStyle = {'borderColor': '#999', 'borderWidth': 1, 'color': '#ccc'}
boxplot.effectOpts = {'show': True, 'color': '#999', 'trailLength': 0.2, 'symbolSize': 3}

마지막으로 상자 그림을 ECharts 인스턴스에 추가합니다. ECharts 인스턴스를 HTML 페이지로 저장합니다.

chart.use(boxplot)
chart.save('boxplot.html')

위 코드를 실행하면 상자 그림 표시가 포함된 boxplot.html라는 HTML 파일이 생성됩니다.

결론:
ECharts 및 Python 인터페이스를 통해 쉽게 상자 그림을 그리고 일부 사용자 정의 구성을 수행할 수 있습니다. 이 문서에서는 상자 그림을 그리는 기본 단계를 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이 기사가 독자들이 데이터 시각화 분석을 위해 ECharts 및 Python 인터페이스를 더 잘 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 상자 그림을 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!