# Python画多个箱形图
箱形图（Box Plot），也叫盒须图，是一种用于显示一组数据分布情况的统计图表。它能够展示出数据的中位数、四分位数、异常值以及数据的分散程度，对于数据的比较和分析非常有帮助。
在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制箱形图。下面是一个示例代码，演示如何使用matplotlib库画多个箱形图：
```python
import matplotl
原创
2023-09-08 04:07:40
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文章目录箱型图绘制箱型图运行结果代码分析 箱型图箱形图（boxplot）又称盒须图或箱线图，是一种用来显示某一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。箱形图是由美国的统计学家约翰·图基（JohnTukey）在1977年发明的。 箱形图在各种领域都有应用，尤其常见于品质管理领域。它主要用于反映原始数据的分布特征，还可以实现多组数据分布特征的比较。它是由六个数值点组成的：异常值（outlier）
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2023-08-31 14:35:45
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概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如：数据的中心位置，数据间的离散程度，是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数(Q1)，第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%，50%和75%的数字。四分位间距(Interquartilerange(IQR))=上分位数(upper quartile)-下分位数(lower quartile)箱线图分为两
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2023-10-13 20:41:20
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## 如何用Python画多个箱型图
### 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个画多个箱型图的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 创建箱型图对象 |
| 3 | 设置每个箱型图的参
原创
2024-04-27 05:29:22
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箱形图箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。想要搞懂箱形图，那么一定要了解...五大因“数”我们一组序列数为例：12，15，17，19
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2024-01-15 12:15:24
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全文目录核心总结绘制箱型图的函数：plt.boxplot示例代码结果图箱型图 在网上找了好久，也没找到类似的方法，是自己基于matplotlib包试出来的。虽然还是报bug，但是已经能满足我需要了，在此记录一下，看看能不能帮到你。 先上结果图片，确认一下是不是自己需要的格式。核心总结plt.boxplot 的参数position 可以是小数，这样就可以通过调节参数来设置具体位置。 没看懂？那就继
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2023-08-09 16:05:38
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最近有很多用户说到了年终需要回顾这一年的工作，根据这一年的数据看看有没有异常的情况，那么哪种图能够清晰直观地展现出这一信息呢？答案只有一个，那就是...箱形图箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定
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2023-11-11 23:42:25
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# 项目方案：去除箱形图中的离群点
## 项目背景
在数据分析过程中，箱形图是一种常用的可视化工具，用于显示数据的分布情况和离群点。但有时候离群点可能影响数据的分析结果，因此需要去除这些离群点。
## 项目目标
设计一个方法，能够通过Python画出箱形图，并自动去除其中的离群点，使数据分布更清晰和准确。
## 方案实现
### 1. 使用matplotlib库画箱形图
```python
原创
2024-05-23 04:43:22
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数据描述参数介绍plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None,
whis=None, positions=None, widths=None,
patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None,
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2023-08-17 15:32:24
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# Python 箱形图讲解
## 1. 引言
本文将教会刚入行的小白如何使用Python实现箱形图（Boxplot），包括整个实现的流程、每一步需要做什么，以及需要使用的代码和其注释。
## 2. 整个实现的流程
下表展示了实现箱形图的步骤和对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
|---|---|
| 1. 导入相关库 | import numpy as np import matpl
原创
2024-01-11 07:09:33
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当数据体量很大时，相较于散点图，箱型图是更好的可视化选择。 笔者默认读者都明白箱型图是怎么一回事儿，接下来分享自己的一些心得：我们期望的结果是这样的，即有很多组且每组有2个以上的箱子：以上图为例，希望制作这三个数据源关于某一变量的箱型图（我的这个数据是：横轴表示年份，不同颜色的数据表示的是三个不同的蒸发产品，纵轴是流域个数，数据太大就不发上来了）先分享一个制作箱型图的链接，其链接和截图如下：实现长
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2023-12-15 10:04:17
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这几天一直在和大家聊Python数据可视化相关的东东，其中呢，介绍最多的当然是matplotlib库中的各种绘制函数啦，上次已经和大家谈论了关于Python中如何绘制气泡图等漂亮图表的方式，今天呢，咱们继续聊哦，今天呢，咱们就来聊聊如何绘制经典的棉棒图、箱线图和误差棒图相关的东东吧！好啦，那就开始吧，首先呢，看一下棉棒图的绘制吧！用matplotlib库的stem()函数绘制棉棒图哦其实呢，棉棒图
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2023-11-29 06:40:59
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在概要统计里，箱线图是一种好用的查看统计信息的工具。高效表达数据的千分位数、异常值点、总体结构；标出水平中位线。指明数据的位置；箱体扩展到四分位范围，用来衡量数据的分布；一系列的虚线从中间的箱体或横或纵伸展，表明数据的尾部分布。操作方法from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
#加载数据
data
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2017-06-29 15:56:12
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一、箱线图介绍假设一组数据有n个数，将它们从小到大排列，分为四等分。位于第25%(n+1)位置的数字是第一四分位数Q1。位于第50%(n+1)位置的数字是第二四分位数Q2，也是中位数。位于第75%(n+1)位置的数字是第三四分位数Q3。第三四分位数与第一四分位数的差值称为四分位距IQR，IQR=Q3-Q1。在箱线图中，箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数。箱子的上底是第三四分位数Q3，下底是第一
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2023-08-11 17:09:14
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# Python箱形图能体现
在数据分析和可视化中，箱形图是一种非常强大的工具。它可以直观地展示数据集的分布情况，包括数据的集中趋势、变异程度以及是否存在异常值。在Python中，我们可以利用Matplotlib和Seaborn等库轻松创建箱形图。
## 什么是箱形图
箱形图，又称箱线图（Box Plot），是将数据集中用五个数值概括的信息图形表现。这个五个数值分别是：
1. **最小值*
散点箱形图是一种结合了散点图和箱形图的视觉表示方法，可以有效地展示数据集的分布、异常值以及集中趋势。在Python中使用这种图表，能够让我们全面理解数据的特性和结构。接下来，我将带你逐步探索如何使用Python绘制散点箱形图，以及该过程中的关键技术点和演变历程。
## 背景定位
在数据分析过程中，尤其是在处理大规模数据时，我们常常面临如何有效可视化数据的问题。传统的散点图能很好地显示数据的分布
# Python 箱形图与散点图
## 简介
数据可视化是数据分析中的重要环节，而箱形图和散点图是常用的数据可视化工具之一。箱形图能够直观地显示数据分布的中位数、四分位数及异常值，散点图则能够展示数据的分布情况和变量之间的关系。本文将通过使用 Python 来介绍箱形图和散点图的绘制方法，并给出相应的代码示例。
## 箱形图
箱形图是一种用于显示数据分布的图表，它能够展示出数据的中位数、四分位
原创
2023-08-02 12:17:01
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## Python画多个箱线图iloc的实现步骤
在Python中，使用matplotlib库可以轻松地绘制箱线图。箱线图是一种用于展示一组数据分布的图表，可以直观地显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数等统计信息。本文将指导你如何使用iloc方法来绘制多个箱线图，并展示整个实现流程。
### 实现流程
下面是实现多个箱线图的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-09-07 21:38:56
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在《Python可视化Seaborn库详解——绘图设置 》一文中，我们介绍了Seaborn库的绘图参数设置，本文我们将介绍具体的绘图方法。其实虽然Seaborn库看着绘图函数多，但有几个函数的泛化性非常强，通过参数的设置是可以绘出多种图形的。为了便于掌握这些函数，本文会对这些方法进行归纳整理，力争做到提纲挈领的目的。绘图方法分类结合图形的性质，将常规的可视化图形分为了三类。 其中，线性
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2024-10-30 14:59:05
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目录前言相关案例与解析写在最后：前言Matplotlib 是一个在 python 下实现的类 matlab 的纯 python 的第三方库,旨在用 python实现 matlab 的功能,是python下最出色的绘图库。其风格跟 matlab 相似，同时也继承了 python 的简单明了。 要使用matplotlib得先安装 numpy 库 (一个python下数组处理的第三方库，可以很方便的处理
