python绘制箱线图boxplot()的教程详解
最近在处理数据时，需要使用python绘制箱线图。
1. 箱线图
箱线图（Box-plot）又称为盒式图或箱型图，是一种用来显示一组数据分散情况的统计图，它能显示一组数据的上界、下界、中位数、上下四分位数以及异常值等。
- 四分位数：就是把一组数据按照从小到大的顺序进行排列，然后分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数；
- 第一四分位数（q1）:又称“较小四分位数”或“下四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字，q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25；
- 第二四分位数（q2）:又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字，q2的位置= 1+(n-1)x 0.5；
- 第三四分位数（q3），又称“较大四分位数”或“上四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。q3的位置= 1+(n-1)x 0.75；
- 四分位间距（InterQuartile Range，IQR）：第三四分位数与第一四分位数的差距(q3数据- q1数据)；
- Whiske上限（大于该值即为异常值）：q3数 + 1.5*IQR，（1.5表示超过的比例，是一个系数，可根据实际情况调整）；
- Whisker下限（小于该值即为异常值）：q1数 - 1.5*IQR。
2. Matplotlib中绘制箱线图的方法：boxplot
boxplot函数说明：
boxplot( x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None):
参数说明：
x：指定要绘制箱线图的数据，可以是一组数据也可以是多组数据；
notch：是否以凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；
sym：指定异常点的形状，默认为蓝色的+号显示；
vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；
whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；
positions：指定箱线图的位置，默认为range(1, N+1)，N为箱线图的数量；
widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；
patch_artist：是否填充箱体的颜色，默认为False；
meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；
showmeans：是否显示均值，默认不显示；
showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；
showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；
showfliers：是否显示异常值，默认显示；
boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；
labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；
flierprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；
medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；
meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；
capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；
whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；
manage_ticks：是否自适应标签位置，默认为True；
autorange：是否自动调整范围，默认为False；
3. 绘制单个箱线图
labels = 'A'
data = [0.8685, 0.6671, 0.7971, 0.5774]
plt.grid(True) # 显示网格
plt.boxplot(data,
medianprops={'color': 'red', 'linewidth': '1.5'},
meanline=True,
showmeans=True,
meanprops={'color': 'blue', 'ls': '--', 'linewidth': '1.5'},
flierprops={"marker": "o", "markerfacecolor": "red", "markersize": 10},
labels=labels)
plt.yticks(np.arange(0.4, 0.91, 0.1))
plt.show()
4.绘制多个箱线图
labels = 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'
A = [0.4978, 0.5764, 0.5073, 0.5609]
B = [0.5996, 0.65, 0.6251, 0.6473]
C = [0.6015, 0.687, 0.6237, 0.6761]
D = [0.5918, 0.6999, 0.6343, 0.6947]
E = [0.577, 0.6932, 0.6593, 0.7036]
F = [0.5637, 0.7161, 0.6683, 0.697]
plt.grid(True) # 显示网格
plt.boxplot([A, B, C, D, E, F],
medianprops={'color': 'red', 'linewidth': '1.5'},
meanline=True,
showmeans=True,
meanprops={'color': 'blue', 'ls': '--', 'linewidth': '1.5'},
flierprops={"marker": "o", "markerfacecolor": "red", "markersize": 10},
labels=labels)
plt.yticks(np.arange(0.4, 0.81, 0.1))
plt.show()
以上就是python绘制箱线图boxplot()的教程详解的详细内容，更多关于python绘制boxplot()的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
LightGBM是扩展机器学习系统。是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布梯度提升框架。其设计思路主要集中在减少数据对内存与计算性能的使用上，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。本文将通过LightGBM进行时间序列预测，感兴趣的可以了解一下2022-03-03
这篇文章主要介绍了Go语言基于Socket编写服务器端与客户端通信的实例,包括实现基于自定义通讯协议的Socket通信,需要的朋友可以参考下2016-02-02
python 通过SSHTunnelForwarder隧道连接redis的方法
今天小编就为大家分享一篇python 通过SSHTunnelForwarder隧道连接redis的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-02-02
这篇文章主要介绍了python实现从尾到头打印单链表操作,结合实例形式分析了Python单链表的定义、判断、添加、打印等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下2020-02-02
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow获取张量Tensor的具体维数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-01-01
这篇文章主要介绍了python排序算法之归并排序,归并排序算法就是一个先把数列拆分为子数列，对子数列进行排序后，再把有序的子数列合并为完整的有序数列的算法,需要的朋友可以参考下2023-04-04
这篇文章主要为大家介绍了win32com操作word之Range精讲学习，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2023-01-01
这篇文章主要为大家详细介绍了python使用tkinter实现简单计算器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-01-01
这篇文章主要介绍了python实现的一个火车票转让信息采集器,采集信息来源是58同程或者赶集网,需要的朋友可以参考下2014-07-07
在Pandas中读取CSV数据时,会默认将第一列设为索引列index，但有时候我们并不需要索引,或者希望指定自己的索引列，本文将介绍几种在Pandas中导入CSV数据时去除默认索引的方法,需要的朋友可以参考下2023-05-05
最新评论