箱髭図の各値(中央値、箱の上端、箱の下端、髭の上端、髭の下端、外れ値)を取り出す。 下記の例では、図の右側に空きを作るため、空の箱髭図を二つプロットするという姑息な事をしている。(2012/12/31追記: こちら に、図を縮小して空きを作り、そのスペース…

横軸を2010年1月〜4月の日付とし、各日[10-50]間の乱数を100個生成し、それを箱髭図としてプロット。 横軸のラベルの表示を毎月1日、15日のみにする。 import random import dateutil.parser as parser import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.d…

ラベルA: [10-50]間の乱数を1000個生成し、それを箱髭図としてプロット。 ラベルB: 平均5, 標準偏差30 の正規分布に従う乱数を1000個生成し、それを箱髭図としてプロット。 ラベルC: 平均10, 標準偏差20 の正規分布に従う乱数を1000個生成し、それを箱髭図と…

横軸を2010年1月〜4月の日付とし、各日[10-50]間の乱数をプロット。 横軸のラベルの表示を毎月1日、15日のみにする。 import random import dateutil.parser as parser import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates def plot(): x = …

[3-7]の乱数値、[4-9]の乱数値を生成して、30分刻みの時系列データとしてプロット #!/usr/bin/env python import random import dateutil.parser as parser import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates def plot(): x = ["00:00", "…

平均 100, 標準偏差 50 の正規分布に従う乱数を10000個生成(x要素のデータとする)。 平均 -200, 標準偏差 100 の正規分布に従う乱数を10000個生成(y要素のデータとする)。 各xy要素を散布図としてプロットする。 #!/usr/bin/env python import random import…

平均 50, 標準偏差 250 の正規分布に従う乱数を10000個生成し、 そのヒストグラムを作成する。 #!/usr/bin/env python import random import matplotlib.pyplot as plt def plot(): mu = 50 sigma = 250 MAX = 1000 MIN = -1000 N = 10000 data = [random.no…