Matplotlib의 의도하지 않은 노브 박스 플롯, 시보 인 오류

Question

sklearn을 사용하여 matplotlib을 사용하여 상자 플롯을 만들려고했습니다.

nps = np.array(all_s) 
npd = [dd for dd in all_d] 
plt.boxplot(nps.T, npd) 
plt.show() 

그러나이 밖으로 노치로 제공하고, 상부 또는 하부 경계는 이상한 판명. 또한 Seaborn에서 음모를 꾸미려고하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2) 무엇이 여기에 있습니까?

편집 : 추가 데이터

all_d = range(1,11)  

all_s = 

    [[0.31111111111111112, 
     0.38333333333333336, 
     0.2722222222222222, 
     0.29999999999999999, 
     0.32222222222222224, 
     0.32777777777777778, 
     0.3888888888888889, 
     0.36312849162011174, 
     0.37430167597765363, 
     0.37430167597765363], 
    [0.57222222222222219, 
     0.6333333333333333, 
     0.6166666666666667, 
     0.62777777777777777, 
     0.68333333333333335, 
     0.62777777777777777, 
     0.69444444444444442, 
     0.61452513966480449, 
     0.6033519553072626, 
     0.6033519553072626], 
    [0.73333333333333328, 
     0.82222222222222219, 
     0.68888888888888888, 
     0.7055555555555556, 
     0.77777777777777779, 
     0.73333333333333328, 
     0.81666666666666665, 
     0.73743016759776536, 
     0.72625698324022347, 
     0.72067039106145248], 
    [0.81666666666666665, 
     0.89444444444444449, 
     0.87222222222222223, 
     0.87777777777777777, 
     0.87777777777777777, 
     0.78888888888888886, 
     0.85555555555555551, 
     0.84916201117318435, 
     0.84916201117318435, 
     0.82681564245810057], 
    [0.90555555555555556, 
     0.93888888888888888, 
     0.87777777777777777, 
     0.91666666666666663, 
     0.90555555555555556, 
     0.87222222222222223, 
     0.90555555555555556, 
     0.88268156424581001, 
     0.87709497206703912, 
     0.8994413407821229], 
    [0.89444444444444449, 
     0.97222222222222221, 
     0.83888888888888891, 
     0.91666666666666663, 
     0.89444444444444449, 
     0.84444444444444444, 
     0.92777777777777781, 
     0.92737430167597767, 
     0.8938547486033519, 
     0.92178770949720668], 
    [0.90555555555555556, 
     0.96111111111111114, 
     0.93888888888888888, 
     0.91666666666666663, 
     0.91666666666666663, 
     0.90000000000000002, 
     0.93333333333333335, 
     0.95530726256983245, 
     0.8994413407821229, 
     0.92737430167597767], 
    [0.90555555555555556, 
     0.96111111111111114, 
     0.92222222222222228, 
     0.92222222222222228, 
     0.91666666666666663, 
     0.93888888888888888, 
     0.93333333333333335, 
     0.96648044692737434, 
     0.92737430167597767, 
     0.92737430167597767], 
    [0.93333333333333335, 
     0.97777777777777775, 
     0.94999999999999996, 
     0.93888888888888888, 
     0.94444444444444442, 
     0.97777777777777775, 
     0.94999999999999996, 
     0.98882681564245811, 
     0.95530726256983245, 
     0.94413407821229045], 
    [0.91666666666666663, 
     0.97777777777777775, 
     0.94999999999999996, 
     0.94444444444444442, 
     0.92777777777777781, 
     0.98333333333333328, 
     0.94999999999999996, 
     0.97765363128491622, 
     0.96089385474860334, 
     0.94413407821229045]] 

Answer 1

나는 그것을 알아내는 것을 끝내었다! .boxplot의 두 번째 인수가 notch임을 지적한 BrenBarn에게 감사드립니다.

nps = np.array(all_s) 
npd = [dd for dd in all_d] 
box=sns.boxplot(data=nps.T) 
box.set_xticklabels(npd) 
plt.show() 

Answer 2

boxplot하는 두 번째 인자는 notch이다. 비어 있지 않은 목록을 전달하면 참값이 전달되므로 노치가 표시됩니다. 나는 당신의 의도가 npd을 지나가는 것이 무엇인지 모르겠습니다.