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5：Echarts数据可视化-多条曲线、多个子图、TreeMap类似盒图、树形图、热力图、词云
〇、目标 本次实验主要基于Echarts的Python库实现高维数据、网络和层次化数据、时空数据和文本数据的可视化，掌握可视化的操作流程和相关库的使用。 一、绘制平行坐标系 平行坐标是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系 难以表达三维以上数据的问题， 平行坐标ggplot2 画图随笔
# ggplot2 盒图添加显著性线 1 compire <- list(c('1','2'),c('1','4')) 2 ggplot(info,aes(x=cluster,y=value))+ 3 stat_boxplot(geom = 'errorbar',width=0.2,lwd=2)+ 4 geom_boxplot(lwd=1)+ 5 geom_signif(com盒图计算方式
假设数组 arr = [ 12，15，17，19，20，23，25，28，30，33，34，35，36，37 ] 一共14个元素 Q1所在的位置=（n +1）/4 ， n表示元素个数，所以 Q1所在的位置=（14+1）/4=3.75，舍掉小数，索引值就是3 所以，我们要去第三、第四个元素作为参数，计算Q1的值 Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=18.5； 中位数4-4 盒图绘制
盒图¶ In [1]: %matplotlib inline np.random.normal()的意思是一个正态分布:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布， 参数scale(