如何使用Matplotlib创建箱线图|极客笔记

如何使用Matplotlib创建箱线图

Matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，可以用来创建各种类型的可视化图表。其中之一就是boxplot箱线图，箱线图是一种用于显示数据分布情况的统计图表。在本文中，我们将详细介绍如何使用Matplotlib创建箱线图，并提供示例代码。

创建基本箱线图

首先，让我们创建一个简单的箱线图，用以展示数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

指定特定数据集的箱线图颜色和样式

我们可以通过指定boxprops参数来修改箱线图的颜色和样式。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

boxprops = dict(color="blue", linewidth=2)
plt.boxplot(data, boxprops=boxprops)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

指定上下须线的颜色和样式

通过指定whiskerprops参数，我们可以调整上下须线的颜色和样式。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

whiskerprops = dict(color="red", linewidth=2, linestyle="--")
plt.boxplot(data, whiskerprops=whiskerprops)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

添加中位数线的样式

可以使用medianprops参数来设置中位数线的样式。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

medianprops = dict(color="green", linewidth=2)
plt.boxplot(data, medianprops=medianprops)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

添加箱线图的标题和标签

我们可以通过title和labels参数来添加箱线图的标题和标签。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

labels = ['A', 'B', 'C']
plt.boxplot(data, labels=labels)
plt.title("Boxplot Example")
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

指定箱线图水平显示

如果想要水平显示箱线图，可以设置vert参数为False。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data, vert=False)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

设置箱线图的横坐标轴刻度

我们可以使用xticks参数来设置箱线图的横坐标轴刻度。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.xticks([1, 2, 3], ['X', 'Y', 'Z'])
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

在箱线图上添加网格线

可以通过grid参数来添加网格线。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

如何使用Matplotlib创建箱线图

添加图例到箱线图

我们可以通过legend方法来添加图例到箱线图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, labels=labels)
ax.legend(['Group 1', 'Group 2', 'Group 3'])
plt.show()

使用color参数指定箱线图的整体颜色

通过设置color参数，我们可以一次性设置箱线图的整体颜色。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data, color="purple")
plt.show()

指定箱线图的宽度和间距

我们可以通过width和positions参数来调整箱线图的宽度和间距。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data, widths=0.5, positions=[1, 2, 3])
plt.show()

Output:

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添加异常值到箱线图

如果数据集中包含异常值，可以使用flierprops参数来控制异常值的显示。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

flierprops = dict(marker='o', color='red', markersize=5, markerfacecolor='green')
plt.boxplot(data, flierprops=flierprops)
plt.show()

Output:

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设置箱线图的坐标轴范围

我们可以使用ylim参数来调整箱线图的纵坐标轴范围。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.ylim(-5, 5)
plt.show()

Output:

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添加纵向分割线到箱线图

可以通过使用vertlines参数添加纵向分割线到箱线图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data, vertlines=[2.5])
plt.show()

在箱线图上添加背景色

我们可以使用facecolor参数来添加背景色到箱线图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data, facecolor='lightblue')
plt.show()

设置箱线图的透明度

可以通过alpha参数来调整箱线图的透明度。以下是示例代码：

plt.boxplot(data, alpha=0.5)
plt.show()

组合多个箱线图

最后，我们可以使用plt.subplots()方法来组合多个箱线图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, positions=[1, 2, 3])
ax.boxplot(data, positions=[4, 5, 6])
plt.show()