पायथन का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट की साजिश रचते समय NaN मान से निपटने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -
कदम
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फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें।
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वैरिएबल को प्रारंभ करें N डेटा के नमूने और श्रेणी के लिए।
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इसके बाद यादृच्छिक प्रसार, केंद्र का डेटा, उच्च और निम्न फ़्लायर बनाएं, संयोजित डेटा और फ़िल्टर किए गए डेटा प्राप्त करें।
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boxplot() . का उपयोग करके एक बॉक्स प्लॉट बनाएं विधि।
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आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि।
उदाहरण
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Set the figure size plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Data samples N = 10 # Random spread spread = np.random.rand(N) # Center's data center = np.ones(N) # Flier high and low fh = np.random.rand(N)+N fl = np.random.rand(N)-N # Concatenated data data = np.concatenate((spread, center, fh, fl), 0) data[5] = np.NaN # Filtered data filtered_data = data[~np.isnan(data)] # Plot the boxplot plt.boxplot(filtered_data) plt.show()
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -
