如何在Python中显示Boxplot上的文本？

在数据分析过程中，箱线图（Boxplot）是非常常用的一种可视化工具。除基本箱线图之外，还需要将一些筛选或特殊的信息纳入到图表中，以便更好地理解数据分布和结果。

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Matplotlib来实现Boxplot图表上的文本显示。

Matplotlib的Boxplot

Matplotlib是Python中可交互式绘图库。使用Matplotlib进行数据可视化需要三个必要步骤：

准备数据
创建图表对象
展示图表

Boxplot是Matplotlib的一种默认绘图类型，通过如下所示的代码可以创建一个简单的Boxplot图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 5)

plt.boxplot(data)

plt.show()

这将生成一个所有数据点的标准Boxplot方框图，但是，想要将特定的文本标记添加到Boxplot图表中，则需要使用Matplotlib的annotation模块。

在Boxplot上显示标签

我们可以使用如下代码，在Boxplot上的每个数据点上添加标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 5)

fig, ax = plt.subplots()

# 创建Boxplot并添加标签
bp = ax.boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 创建annotation
for i in range(data.shape[1]):
    ys = data[:, i]
    xs = np.random.normal(i + 1, 0.04, size=len(ys))
    ax.text(xs[0], ys[0], f'point {i}', fontsize=8)

plt.show()

上述代码中，我们首先准备了一些随机生成的数据，并使用子绘图创建了Boxplot。此后，我们使用循环对Boxplot上的所有数据点进行遍历，并在每个点上打印出标签。

我们使用的annotation函数是text，它可以在给定的坐标上添加文本。在这个文本中，我们使用了格式化字符串的方式，以使标签更加清晰。xs和ys分别是横坐标和纵坐标，它们是由随机生成的坐标偏移量计算而来的。

在Boxplot上添加多个标签

在实际场景中，经常需要在同一个Boxplot图表上添加多个标签。对于这种情况，我们可以通过在数据和标签列表中添加多个项来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100, 5)

fig, ax = plt.subplots()

# 创建Boxplot并添加标签
labels = ['x', 'y', 'z']

bp = ax.boxplot(
    data,
    labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    flierprops=dict(marker='o', markersize=5),
    whiskerprops=dict(linestyle='--', linewidth=1.2, color='black'),
    capprops=dict(linestyle='-', linewidth=1.2, color='black'))

# 创建annotation
for i in range(data.shape[1]):
    ys = data[:, i]
    xs = np.random.normal(i + 1, 0.04, size=len(ys))
    for label in labels:
        if label == 'y':
            ax.text(
                xs[0],
                ys[0],
                f'point {i}, {label} label',
                horizontalalignment='center',
                verticalalignment='center',
                fontsize=7)
        else:
            ax.text(xs[0], ys[0], f'point {i}', fontsize=7)

plt.show()

在这个例子中，我们添加了一个额外的标签列表，labels=[‘x’, ‘y’, ‘z’]。之后，ax.boxplot 函数的标签参数被修改以包括所有的标签。然后，我们在使用循环遍历每个数据点时，添加了一个条件分支，以在某些数据点上添加标签。

在此示例中，我们为“y”标签值添加了一个额外的注释。只需添加另一个if语句并添加相应的其他标签即可添加更多标签。