文件名称：statannot:在由seaborn boxplot生成的现有boxplot上添加统计注释（pvalue重要性）
文件大小：689KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 05:46:17
JupyterNotebook
它是什么 Python包可选择性地计算统计测试并在seaborn生成的现有箱线图/条形图上添加统计注释。 特征 单一功能，可在由seaborn箱图生成的现有箱图/条图上添加统计注释。 综合统计测试（绑定到scipy.stats方法）： 曼·惠特尼 t检验（独立和配对） 韦尔奇t检验 列文测试 Wilcoxon检验 Kruskal-Wallis检验 具有正确y偏移量的多个注释的智能布局。 批注可以位于图的内部或外部。 可以定制统计测试注释的格式：星形注释，简化的p值或显式p值。 可选地，可以将自定义p值作为输入。 在这种情况下，不执行统计检验。 安装 可以从PyPI安装最新的稳定版本： pip install statannot 您可能想要使用Github的开发版本： pip install git + https : // github . com / webermarc
【文件预览】：
statannot-master
----statannot()
--------StatResult.py(686B)
--------_version.py(22B)
--------utils.py(787B)
--------__init__.py(135B)
--------statannot.py(25KB)
----requirements.txt(52B)
----example()
--------example_non-hue_inside.png(49KB)
--------example_tuning_y_offsets_w_arguments.svg(90KB)
--------example_custom_text_annot.png(58KB)
--------example_barplot_hue.png(60KB)
--------example.ipynb(156KB)
--------example_tuning_y_offsets.png(91KB)
--------example_tuning_y_offsets_w_arguments.png(120KB)
--------example_hue_layout.png(83KB)
--------example_bucketed.png(65KB)
--------example_tuning_y_offsets.svg(46KB)
--------example_non-hue_outside.png(47KB)
--------.png(46KB)
--------example_hue_pairs.png(63KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(1KB)
----tests()
--------test_statannot.py(1KB)
----.gitignore(196B)
----readme.md(2KB)