nump veya matplotlib ile boxplot bıyıklarının hesaplanması hakkında

Question

Matplotlib içindeki boxplot'un bıyık ve kutu koordinatlarını hesaplamaya çalıştım. Hatamı anlamıyorum ve neden aynı değerleri hesaplamıyorum.

Q1, median, Q3 = np.percentile(becher, [25, 50, 75]) 
IQR = Q3 - Q1 
Qs = [Q1, median, Q3, Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR] 
Qname = ["Q1", "median", "Q3", "Q1-1.5xIQR", "Q3+1.5xIQR"] 
for Q, name in zip(Qs, Qname): 
    plt.axhline(Q, color="k") 
    plt.text(1.52, Q, name) 
plt.boxplot(becher) 

Aşağıdaki çizimde de gördüğünüz gibi, Q1, Q3 ve medyan tamam. Ama bıyıklar yanlış.

*whis* : [ default 1.5 ] 
    Defines the length of the whiskers as a function of the inner 
    quartile range. They extend to the most extreme data point 
    within (``whis*(75%-25%)``) data range. 

: Matplotlib V1.3.1 gelen örn yaşlı Docstringler, daha net ifade edilmiştir yapılan başka düzeltmesi de bu var

becher = [9.1495, 
9.9479, 
9.7933, 
9.8002, 
8.47, 
9.14, 
9.06, 
9.6933, 
9.7871, 
10.5676, 
9.7441, 
10.4874, 
7.9584, 
7.9598, 
8.3483, 
7.2536, 
9.0823, 
10.8343, 
10.4104, 
7.2004, 
9.6297, 
9.96, 
9.761, 
9.684, 
8.6062, 
10.2098, 
8.9002, 
8.4511, 
9.3335, 
9.34946, 
8.0319, 
7.6379, 
7.8435, 
8.7572, 
8.0516, 
8.4134, 
10.0623, 
9.6406, 
9.0502, 
10.6821, 
11.1951, 
11.1876, 
10.0111, 
8.8456, 
10.2769, 
9.3939, 
11.3178, 
9.397, 
9.9851, 
9.9921, 
10.1132, 
8.9775, 
10.499, 
11.209, 
10.66, 
10.2704, 
10.9543, 
10.6529, 
10.9925, 
9.6625, 
7.8673, 
9.0023, 
8.9538, 
9.3961, 
8.8799, 
9.3722, 
10.697, 
9.808, 
9.894, 
9.5648, 
10.2994, 
9.0708, 
9.2368, 
8.8131, 
8.3218, 
10.1733, 
9.5885, 
10.7685, 
9.2015, 
9.881, 
9.4362, 
9.9686, 
9.3, 
9.979, 
9.896, 
10.05, 
9.9113, 
8.533, 
9.68297] 

Answer 1

: Burada

benim verilerdir Böylece bıyıklar gerçek bir veri noktasına kadar uzanır. Durumunuzda betiğinize birkaç satır ekleyerek bunu görebilirsiniz:

Q1, median, Q3 = np.percentile(np.asarray(becher), [25, 50, 75]) 
IQR = Q3 - Q1 

loval = Q1 - 1.5 * IQR 
hival = Q3 + 1.5 * IQR 

wiskhi = np.compress(becher <= hival, becher) 
wisklo = np.compress(becher >= loval, becher) 
actual_hival = np.max(wiskhi) 
actual_loval = np.min(wisklo) 

Qs = [Q1, median, Q3, loval, hival, actual_loval, actual_hival] 
Qname = ["Q1", "median", "Q3", "Q1-1.5xIQR", "Q3+1.5xIQR", 
     "Actual LO", "Actual HI"] 

for Q, name in zip(Qs, Qname): 
    plt.axhline(Q, color="k") 
    plt.text(1.52, Q, name) 
plt.boxplot(becher)