极客笔记Python 如何显示箱线图上的文本
箱线图（也称为盒须图）是一种用于显示数据集的中位数、四分位数和异常值的图形表示方法。箱子表示四分位数范围（IQR），即数据的第25个和第75个百分位数之间的范围。中位数以一条线显示在箱子内。须延伸自箱子，显示数据的范围，不包括异常值。异常值通常以单独的点或星号显示，它们是落在须之外的数据点。箱线图有助于总结数据集的分布，并识别任何异常值或偏度。它们在统计学、数据分析和机器学习中常用。
Matplotlib是一个强大的Python绘图库，允许用户在Python中创建各种静态、交互式和动画可视化。它提供对图表或图形的各个元素进行低级控制，并且具有高度的可定制性。Seaborn库位于Matplotlib之上，具有更多的附加功能。它提供了更简洁、用户友好的API，用于在Python中创建统计可视化，重点是探索变量之间的关系和显示数据的分布。
借助Seaborn的各种预设主题和配色方案，可以简单地生成外观精良的图表。这两个库都提供了创建箱线图的函数，用于可视化数据的分布，以及识别数据中的异常值和偏度。
语法
要在Python中显示箱线图上的文本，需要按照以下语法进行操作-
matplotlib.pyplot.text(x, y, text)
matplotlib.pyplot.text(x, y, text) 是Matplotlib Python库中的一个函数，它可以在指定的x和y坐标上给图添加文本。
该函数有三个参数：x和y坐标表示文本的位置，text表示在图上显示的实际文本。默认情况下，文本是左对齐并垂直居中于指定的坐标。
示例
代码导入了必要的库，如pandas、matplotlib、seaborn和numpy。将图的样式设置为“seaborn”。然后创建了一个随机值形状为(25,4)的DataFrame，并将列名分别命名为‘A’、‘B’、‘C’和‘D’。
然后使用matplotlib创建了一个大小为(10,5)的图形。使用DataFrame的‘B’列生成了一个箱线图，并使用选项水平显示图。
使用matplotlib.pyplot.text()函数向图中添加了一个文本框，文本为‘Boxplot’，字体大小为18，加粗字体。该函数可以使用许多可选参数，如颜色、透明度、背景颜色、bbox、clip_box、clip_on、clip_path、fontfamily、fontname、fontproperties、fontstyle、fontvariant、fontweight、horizontalalignment、label、linespacing、multialignment、name、path_effects、picker、position、rotation、rotation_mode、size、sketch_params、snap、text、transform、url、usetex、verticalalignment、visible、wrap、x、y、zorder等。
bbox参数定义了围绕文本的框的属性，包括浅绿色背景颜色、10个单位的间距和0.5的透明度。最后，使用plt.show()显示图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
plt.style.use('seaborn')
df = pd.DataFrame(np.random.rand(25, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.boxplot(df['B'], vert=False)
plt.text(0.3, 0.7, 'Boxplot', fontsize=18, fontweight='bold', bbox={'facecolor': 'lightgreen', 'pad': 10, 'alpha': 0.5})
plt.show()
输出
示例
在这段代码中，我们导入了pandas，numpy，matplotlib.pyplot和seaborn库。我们将绘图样式设置为”seaborn”。我们使用numpy创建了一个25行4列的DataFrame，列标签为A、B、C和D。
接下来，我们使用plt.figure()创建了一个大小为10×5的图形。然后，我们通过调用plt.boxplot(df[‘A’], vert=False)在DataFrame的’A’列数据上创建了一个箱线图。这创建了一个水平的’A’列箱线图，’vert’参数设为False。
我们还使用plt.text()在图中添加了一段文本，其中我们用x和y参数指定了文本的位置，用于显示的文本内容，字体大小、字重、文本颜色、透明度和背景颜色。我们将文本显示在位置(0.7, 1.4)，文本内容为’Boxplot’，字体大小为18，字重设置为粗体，文本颜色设置为红色，透明度设置为0.5，背景颜色设置为黄色。
最后，我们使用plt.show()显示绘图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
plt.style.use('seaborn')
df = pd.DataFrame(np.random.rand(25, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.boxplot(df['A'], vert=False)
plt.text(0.7, 1.4, 'Boxplot', fontsize=18, fontweight='bold', color='red', alpha=0.5, backgroundcolor='yellow')
plt.show()
输出
结论
我们学习了如何在Python中在箱线图上显示文本。在箱线图上显示文本可以提供关于所展示分布的额外信息，这可以带来一些优势。文本可用于给绘图加上标签，突出异常值等重要特征，或提供背景信息以辅助解释。此外，标记异常值或极端值可以帮助引起对这些数据点的关注，并可能为数据提供洞察。总的来说，在箱线图中显示文本可以改善数据的可视化效果和清晰度，有助于数据的传递和解释。