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Python?Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數詳解_python

作者：上課不要睡覺了 ? 更新時間： 2022-09-04 編程語言

箱線圖

箱線圖一般用來展現數據的分布，如上下四分位值、中位數等，也可以直觀地展示異常點。Matplotlib提供了boxplot()函數繪制箱線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
_ = plt.boxplot(range(10))  # 10個數，0-9
plt.show()

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箱線圖雖然看起來簡單，但包含的數據信息非常豐富。在上圖中，橙色的線條表示中位數，中間條形的上下邊界分別對應上四分位數（75％的數據都小于該值）與下四位分數（25%的數據小于該值），從條形延伸出兩條線段，兩條線段的終點表示數據的最大值和最小值。

import numpy as np

print(np.median(np.arange(10)))  # 中位數
print(np.percentile(np.arange(10), 25))  # 下4分位數，也叫第1分位數
print(np.percentile(np.arange(10), 75))  # 上4分位數，也叫第3分位數

4.5
2.25
6.75

Process finished with exit code 0

boxplot(）函數還提供了豐富的自定義選項

plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None,
            whis=None, positions=None, widths=None,
            patch_artist=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)

● x ：繪圖數據。

● notch ：是否以凹口的形式展現箱線圖，默認非凹口。

● sym：指定異常點的形狀，默認為＋號顯示。

● vert ：是否需要將箱線圖垂直放，默認垂直放。

● whis ：指定上下須與上下四分位的距離，默認為1.5倍的四分位差。

● positions ：指定箱線圖位置，默認為［0,1,2.…]。

● widths ：指定箱線圖寬度，默認為0.5。

● patch _ artist ：是否填充箱體的顏色。

● meanline ：是否用線的形式表示均值，默認用點表示。

● showmeans ：是否顯示均值，默認不顯示。

● showcaps ：是否顯示箱線圖頂端和末端兩條線，默認顯示。

● showbox ：是否顯示箱線圖的箱體，默認顯示。

● showfliers ：是否顯示異常值，默認顯示。

● boxprops ：設置箱體的屬性，如邊框色、填充色等。

● labels ：為箱線圖添加標簽，類似于圖例的作用。

● filerprops ：設置異常值的屬性，如異常點的形狀、大小、填充色等。

● medianprops :設置中位數的屬性，如線的類型、粗細等。

● meanprops :設置均值的屬性，如點的大小、顏色等。

● capprops ：設置箱線圖頂端和末端線條的屬性，如顏色、粗細等。

● whiskerprops ：設置須的屬性，如顏色、粗細、線的類型等。

箱線圖通常用在多組數據比較時

下面代碼展示了3組簡單數據的箱線圖，添加凹口、均值點、顏色以及每組的標簽。

import matplotlib.pyplot as plt

a = plt.boxplot([range(10), range(20), range(30)],
                patch_artist=True,
                boxprops={'color': 'blue'},
                notch=True, showmeans=True,
                labels=['A', 'B', 'C'])
plt.show()

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補充：plt.boxplot()函數繪制箱圖、常用方法

實戰

def plt_box_iamge(df):
? ? """
? ? snrr的五個范圍為[5,10)、[10,15)、[15,20)、[20,30)、[30-)，按照五個snrr范圍計算對應redchi的箱圖
? ? :param df:包含snrr以及redchi的csv數據（dataFrame）。
? ? :return:
? ? """
?? ?# 根據snrr范圍對redchi進行篩選。
? ? df1 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 5]
? ? redchi_1 = df1.loc[df1['lam_snrr'] < 10].redchi

? ? df2 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 10]
? ? redchi_2 = df2.loc[df2['lam_snrr'] < 15].redchi

? ? df3 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 15]
? ? redchi_3 = df3.loc[df3['lam_snrr'] < 20].redchi

? ? df4 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 20]
? ? redchi_4 = df4.loc[df4['lam_snrr'] < 30].redchi

? ? redchi_5 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 30].redchi
? ? # 繪圖
? ? ax = plt.subplot()
? ? ax.boxplot([redchi_1, redchi_2, redchi_3, redchi_4, redchi_5])
? ? # 設置軸坐標值刻度的標簽
? ? ax.set_xticklabels(['5<=snrr<10', '10<=snrr<15', '15<=snrr<20', '20<=snrr<30', '30<=snrr'], fontsize=8)
?? ?#?? ?保存圖片?
? ? plt.savefig('./images/box.jpg')
? ? plt.show()

if __name__ == '__main__':
? ? df = pd.read_csv('./inputfile/lamost6w_new.csv')
? ? df_sc = screening(df) ?# 篩選數據 (lamost數據應該在正常值范圍內，不然因為數值差過大會導致繪制不出圖像!)
? ? plt_box_iamge(df_sc)

常用方法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(100)
data = np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

ax = plt.subplot()
ax.boxplot(data) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 繪圖
ax.set_xlim([0,5]) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 設置x軸值的范圍 ?rotation=30
# ax.set_xticks() ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ? ? ? ?# 自定義x軸的值
ax.set_xlabel("xlabel") ? ? ? ? ? ? ? ? ?# 設置x軸的標簽
ax.set_xticklabels(['A','B','C','D'], ?rotation=30,fontsize=10) ? # 設置x軸坐標值的標簽 旋轉角度 字體大小
ax.set_title("xcy") ? ? ? ?? ??? ??? ??? ??? ? ?# 設置圖像標題
ax.legend(labels= ['A','B','C','D'],loc='best',) ?# 增加圖例
ax.text(x=0.2 , y=3.5 , s="test" ,fontsize=12) ? # 增加注

plt.show()

總結?

原文鏈接：https://blog.csdn.net/XQC_KKK/article/details/123552522

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