पायथन का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट प्लॉट करते समय NaN मान से निपटने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:
चरण
फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
डेटा सैंपल्स और रेंज के लिए N वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें।
अगला रैंडम स्प्रेड, सेंटर का डेटा, फ्लायर हाई और लो बनाएं, कंकेटेनेटेड डेटा और फिल्टर्ड डेटा प्राप्त करें।
boxplot() मेथड का उपयोग करके बॉक्स प्लॉट बनाएं।
फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # फिगर साइज़ सेट करें plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # डेटा सैंपल्स N = 10 # रैंडम स्प्रेड spread = np.random.rand(N) # सेंटर का डेटा center = np.ones(N) # फ्लायर हाई और लो fh = np.random.rand(N)+N fl = np.random.rand(N)-N # कंकेटेनेटेड डेटा data = np.concatenate((spread, center, fh, fl), 0) data[5] = np.NaN # फिल्टर्ड डेटा filtered_data = data[~np.isnan(data)] # बॉक्सप्लॉट प्लॉट करें plt.boxplot(filtered_data) plt.show()
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:
