python中同时绘制多个箱线图|极客笔记

python中同时绘制多个箱线图

在数据可视化中，箱线图（Box plot）是一种常用的统计图表，用来显示一组数据的分布情况。箱线图能够展示数据的中位数、四分位数、最大值、最小值以及异常值，是一种比较直观的数据呈现方式。

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制箱线图。本文将介绍如何在Python中同时绘制多个箱线图，以展示多组数据的分布情况。

准备数据

首先，我们需要准备多组数据，用于绘制箱线图。这里我们以一个示例数据集为例，其中包含了三组数据：data1、data2和data3。

import numpy as np

np.random.seed(10)
data1 = np.random.normal(100, 10, 200)
data2 = np.random.normal(90, 20, 200)
data3 = np.random.normal(80, 30, 200)

绘制多个箱线图

在绘制多个箱线图时，我们可以使用matplotlib库的subplot函数来创建一个包含多个子图的画布，并在每个子图中绘制一个箱线图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.boxplot(data1)
plt.title('Data 1')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.boxplot(data2)
plt.title('Data 2')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.boxplot(data3)
plt.title('Data 3')

plt.show()

在上述代码中，我们创建了一个大小为10×6的画布，并在其中创建了三个子图，分别绘制了data1、data2和data3的箱线图。

每个子图中的箱线图展示了相应数据组的分布情况，包括了中位数、四分位数、最大值、最小值以及异常值。

定制箱线图

除了绘制多个箱线图外，我们还可以对箱线图进行一些定制，使其更具有辨识度和美观性。

修改箱线图颜色

我们可以使用boxprops参数来修改箱线图的颜色。

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.boxplot(data1, boxprops=dict(color='red'))
plt.title('Data 1')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.boxplot(data2, boxprops=dict(color='blue'))
plt.title('Data 2')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.boxplot(data3, boxprops=dict(color='green'))
plt.title('Data 3')

plt.show()

运行以上代码，我们将得到具有不同颜色的箱线图。

添加网格线

我们可以通过设置grid参数为True来添加网格线。

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.boxplot(data1, showgrid=True)
plt.title('Data 1')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.boxplot(data2, showgrid=True)
plt.title('Data 2')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.boxplot(data3, showgrid=True)
plt.title('Data 3')

plt.show()

修改箱线宽度

我们可以通过设置widths参数来修改箱线的宽度。

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.boxplot(data1, widths=0.5)
plt.title('Data 1')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.boxplot(data2, widths=0.8)
plt.title('Data 2')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.boxplot(data3, widths=1.2)
plt.title('Data 3')

plt.show()

通过以上方式，我们可以对箱线图进行多样化的定制，使其更符合我们的需求。