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다음 그래프들은 전자책 파이썬과 함께하는 통계이야기 0, 1, 2 장에 수록된 그림들의 코드들입니다. import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("darkgrid") #fig 021 plt.figure(figsize=(4,3)) plt.subplot(1,2,1) plt.arrow(0,0, 1, 2, width=0.02, color="b", label="vecor a") plt.legend(loc="best", labelcolor="linecolor", frameon=False) plt.title("(a)") plt.subplot(1,2,2) plt.arrow(0,0, 1, 2, width=0.02, color="g", label="vector a1") plt.arrow(0,0, 2, 1, width=0.02, color="r", label="vector a2") plt.yticks([]) plt.legend(loc="best", labelcolor="linecolor", frameon=False) plt.title("(b)") plt.show() #fig 031 x=np.sort(stats.norm.rvs(loc=2, scale=np.sqrt(3), size=1000, random_state=3)) y=stats.norm.pdf(x, loc=2, scale=np.sqrt(3)) plt.figure(figsize=(5,3)) plt.hist(x, bins=10, density=True, alpha=0.2, rwidth=0.8) plt....

boxplot 박스플롯은 다음의 형태를 가집니다. 그림 1. boxplot 박스 플롯은 그림 1과 같이 자료의 4분위수를 표시합니다. 박스 아래의 수평바 : 이상치를 제외한 자료의 최소값(하한값) 박스의 하단 : Q 1 박스 내부의 선 : Q 2 , 자료의 중간값(median) 박스 상단: Q 3 박스 위의 수평바: 이상치를 제외한 자료의 최대값(상한값) 박스와 수염모양의 바를 벗어난 점: 이상치 최대값과 최소값은 식 1과 같이 계산합니다. IQR = Q 3 - Q 1 (식 1) 하한 = Q 1 - IQR·1.5 상한 = Q 3 + IQR·1.5 boxplot은 다음 함수로 작성할 수 있습니다. plt.boxplot(x, norch=None, sym=None, vert=None) x: 배열, 벡터의 시퀀스 2차원일 경우 열단위로 작성 norch: True → 중앙값 주변에 신뢰구간(CI)를 나타냄 sym: 이상치 표시 , 기본값은 None whis: 상한과 하한의 계산하기 위해 IQR에 고려하는 가중치로 기본값은 1.5 하한(lower whisker)의 위치: Q 1 - whis × (Q 3 -Q 1 ) 상한(upper whisker)의 위치: Q 3 + whis × (Q 3 -Q 1 ) vert True → 박스 그림을 수직으로 작성(기본값 None과 같음) False : → 박스그림을 수평으로 작성 np.random.seed(3) da=np.random.randn(1000, 3) plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.boxplot(da, sym="b1", notch=True) plt.show() fig, ax=plt.subplots(figsize=(4,3)) box=ax.boxplot(da, notch=True, sym="g+", vert=False) ax.set_xlabel("valu...