小编Ali*_*ali的帖子

我想绘制数据框多列的箱线图。使用 R，我可以使用轴并设置不同的范围以按照我想要的方式显示绘图。但在 python 中，我只能有一个范围，不能为不同的列设置不同的范围。如何在 python 中绘制类似于 ggplot2 的箱线图？

我的代码片段如下。我还放了ggplot、seaborn和plotly的结果。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_excel('data-rta-3phase-boxplot.xlsx', header=0)

sns.boxplot(x="variable", y="value", data=pd.melt(df))
plt.show()

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

for col in df:
  fig.add_trace(go.Box(y=df[col].values, name=df[col].name))
  
fig.show()

我想要的看起来像这样（用R中的ggplot2创建）

这些是我在plotly和seaborn中得到的

更新！！！！！

在社区的指导下，我成功创建了一个完全可控的代码来绘制箱线图。

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.read_excel('data-rta-3phase-boxplot.xlsx', header=0)

fig = px.box(df.melt(), y="value", facet_col="variable", boxmode="overlay", color="variable")
fig.update_yaxes(matches=None)

for i in range(len(fig["data"])):
    yaxis_name = 'yaxis' if i …

我试图找到类似的问题及其答案，但没有成功。这就是为什么我要问一个以前可能被问过的问题：

我正在研究一个输出多个水井的累积产水量的问题。我的特征是时间序列（水流量和泵速作为时间的函数）和静态特征（井的深度、井的纬度和经度、含水层的厚度等）

我的 #1 井输入数据如下所示。

动态数据：

                water rate   pump speed   total produced water
2000-01-01         10            4                 1120
2000-01-02         20            8                 1140
2000-01-03         10            4                 1150
2000-01-04         10            3                 1160
2000-01-05         10            4                 1170

静态数据：

depth of the well_1 = 100
latitude and longitude of the well_1 = x1, y1
thickness of the water bearing zone of well_1 = 3

我的问题是如何构建一个可以同时采用动态和静态特征的 RNN 模型（LSTM、GRU...）？