Python?Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)怎么使用

這篇文章主要介紹“Python Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Python Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)怎么使用問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Python Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)怎么使用”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

箱線圖

箱線圖一般用來(lái)展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布，如上下四分位值、中位數(shù)等，也可以直觀地展示異常點(diǎn)。Matplotlib提供了boxplot()函數(shù)繪制箱線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
_ = plt.boxplot(range(10))  # 10個(gè)數(shù)，0-9
plt.show()

箱線圖雖然看起來(lái)簡(jiǎn)單，但包含的數(shù)據(jù)信息非常豐富。在上圖中，橙色的線條表示中位數(shù)，中間條形的上下邊界分別對(duì)應(yīng)上四分位數(shù)（75％的數(shù)據(jù)都小于該值）與下四位分?jǐn)?shù)（25%的數(shù)據(jù)小于該值），從條形延伸出兩條線段，兩條線段的終點(diǎn)表示數(shù)據(jù)的最大值和最小值。

import numpy as np

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

4.5
2.25
6.75

Process finished with exit code 0

boxplot(）函數(shù)還提供了豐富的自定義選項(xiàng)

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(shù)據(jù)。

● notch ：是否以凹口的形式展現(xiàn)箱線圖，默認(rèn)非凹口。

● sym：指定異常點(diǎn)的形狀，默認(rèn)為＋號(hào)顯示。

● vert ：是否需要將箱線圖垂直放，默認(rèn)垂直放。

● whis ：指定上下須與上下四分位的距離，默認(rèn)為1.5倍的四分位差。

● positions ：指定箱線圖位置，默認(rèn)為［0,1,2.…]。

● widths ：指定箱線圖寬度，默認(rèn)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(rèn)用點(diǎn)表示。

● showmeans ：是否顯示均值，默認(rèn)不顯示。

● showcaps ：是否顯示箱線圖頂端和末端兩條線，默認(rèn)顯示。

● showbox ：是否顯示箱線圖的箱體，默認(rèn)顯示。

● showfliers ：是否顯示異常值，默認(rèn)顯示。

● boxprops ：設(shè)置箱體的屬性，如邊框色、填充色等。

● labels ：為箱線圖添加標(biāo)簽，類似于圖例的作用。

● filerprops ：設(shè)置異常值的屬性，如異常點(diǎn)的形狀、大小、填充色等。

● medianprops :設(shè)置中位數(shù)的屬性，如線的類型、粗細(xì)等。

● meanprops :設(shè)置均值的屬性，如點(diǎn)的大小、顏色等。

● capprops ：設(shè)置箱線圖頂端和末端線條的屬性，如顏色、粗細(xì)等。

● whiskerprops ：設(shè)置須的屬性，如顏色、粗細(xì)、線的類型等。

箱線圖通常用在多組數(shù)據(jù)比較時(shí)

下面代碼展示了3組簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的箱線圖，添加凹口、均值點(diǎn)、顏色以及每組的標(biāo)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()

補(bǔ)充：plt.boxplot()函數(shù)繪制箱圖、常用方法

實(shí)戰(zhàn)

def plt_box_iamge(df):
    """
    snrr的五個(gè)范圍為[5,10)、[10,15)、[15,20)、[20,30)、[30-)，按照五個(gè)snrr范圍計(jì)算對(duì)應(yīng)redchi的箱圖
    :param df:包含snrr以及redchi的csv數(shù)據(jù)（dataFrame）。
    :return:
    """
    # 根據(jù)snrr范圍對(duì)redchi進(jìn)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(shè)置軸坐標(biāo)值刻度的標(biāo)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(shù)據(jù) (lamost數(shù)據(jù)應(yīng)該在正常值范圍內(nèi)，不然因?yàn)閿?shù)值差過(guò)大會(huì)導(dǎo)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(shè)置x軸值的范圍  rotation=30
# ax.set_xticks()                                    # 自定義x軸的值
ax.set_xlabel("xlabel")                  # 設(shè)置x軸的標(biāo)簽
ax.set_xticklabels(['A','B','C','D'],  rotation=30,fontsize=10)   # 設(shè)置x軸坐標(biāo)值的標(biāo)簽 旋轉(zhuǎn)角度 字體大小
ax.set_title("xcy")                             # 設(shè)置圖像標(biāo)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()

到此，關(guān)于“Python Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)怎么使用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！