python/matplotlib/seaborn- boxplot auf einer x-Achse mit Datenpunkten

Question

Mein Datensatz ist wie folgt: eine Python-Liste mit 6 Zahlen [23.948,30, 23.946,20, 23.961,20, 23.971,70, 23.956,30, 23.987,30]

ich sie will um ein horizontales Boxplot über einer x-Achse mit [23855 und 24472] als Grenze der x-Achse (ohne y-Achse) zu sein.

Die X-Achse enthält auch Punkte in den Daten.

(so der Box-Plot und x-Achse die gleiche Skala)

Ich mag auch der Box-Plot die mittlere Zahl in Bild zeigen.

Jetzt kann ich nur die horizontale Box Plot bekommen. (Und ich möchte auch die x-Achse die ganze Zahl anstelle von xx + 2.394e zeigen)

Hier ist mein Code jetzt:

`

def box_plot(circ_list, wear_limit): 
    print circ_list 
    print wear_limit 

    fig1 = plt.figure() 
    plt.boxplot(circ_list, 0, 'rs', 0) 
    plt.show() 

`

Seaborn Code Ich versuche gerade:

def box_plot(circ_list, wear_limit): 
    print circ_list 
    print wear_limit 

    #fig1 = plt.figure() 
    #plt.boxplot(circ_list, 0, 'rs', 0) 
    #plt.show() 

    fig2 = plt.figure() 

    sns.set(style="ticks") 

    x = circ_list 
    y = [] 
    for i in range(0, len(circ_list)): 
     y.append(0) 

    f, (ax_box, ax_line) = plt.subplots(2, sharex=True, 
             gridspec_kw={"height_ratios": (.15, .85)}) 

    sns.boxplot(x, ax=ax_box) 
    sns.pointplot(x, ax=ax_line, ay=y) 

    ax_box.set(yticks=[]) 
    ax_line.set(yticks=[]) 
    sns.despine(ax=ax_line) 
    sns.despine(ax=ax_box, left=True) 

    cur_axes = plt.gca() 
    cur_axes.axes.get_yaxis().set_visible(False) 
    sns.plt.show() 

Answer 1

Ich beantworten diese Frage in dem anderen Posten als gut, aber ich werde es hier nur für den Fall einfügen. Ich habe auch etwas hinzugefügt, das meiner Meinung nach näher an dem ist, was Sie erreichen möchten.

l = [23948.30, 23946.20, 23961.20, 23971.70, 23956.30, 23987.30] 

def box_plot(circ_list): 
    fig, ax = plt.subplots() 
    plt.boxplot(circ_list, 0, 'rs', 0, showmeans=True) 
    plt.ylim((0.28, 1.5)) 
    ax.set_yticks([]) 
    labels = ["{}".format(int(i)) for i in ax.get_xticks()] 
    ax.set_xticklabels(labels) 
    ax.spines['right'].set_color('none') 
    ax.spines['top'].set_color('none') 
    ax.spines['left'].set_color('none') 
    ax.spines['bottom'].set_position('center') 
    ax.spines['bottom'].set_color('none') 
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
    plt.show() 

box_plot(l) 

Das Ergebnis:

Do lassen Sie mich wissen, ob es entsprechen, was Sie suchen.