python画盒图 图中标识数字 python盒图怎么画

Matplotlib

• 盒图
• 一、盒图是什么？
• 二、简单盒图外观

• 1.jupyter
• 2.pycharm

• 三、盒图细节设置

• 1.jupyter
• 2.pycharm

• 四、小提琴图

• 1.jupyter

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盒图

一、盒图是什么？

盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如上图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。
由于现实数据中总是存在各式各样地“脏数据”，也成为“离群点”，于是为了不因这些少数的离群数据导致整体特征的偏移，将这些离群点单独汇出，而盒图中的胡须的两级修改成最小观测值与最大观测值。这里有个经验，就是最大(最小)观测值设置为与四分位数值间距离为1.5个IQR(中间四分位数极差)。即

• IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的差，也就是盒子的长度。
• 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点小于最小观测值，则胡须下限为最小观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数，则胡须下限为最小值。
• 最大观测值为max = Q3 -1.5*IQR，如果存在离群点大于最大观测值，则胡须上限为最大观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数，则胡须上限为最大值。

二、简单盒图外观

1.jupyter

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True)
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')

2.pycharm

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
#sym为离群点的默认标记符号，s为正方形，vert设置图的方向true为竖的，notch设置图的形状
plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True)
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')
plt.show()

三、盒图细节设置

1.jupyter

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True)
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')
for components in bplot.keys():
    for line in bplot[components]:
        line.set_color('b')

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
#vert设置图的方向,notch设置形状的不同
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=True,sym='s',vert=False)
plt.yticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['y1','y2','y3'])
plt.ylabel('y')
plt.title('box plot')

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
#vert设置图的方向,notch设置形状的不同,patch_artist为可对图的颜色进行填充
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True,patch_artist=True)
#设置x轴上的参数
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')
colors=['pink','lightblue','lightgreen']
for pathch,color in zip(bplot['boxes'],colors):
    pathch.set_facecolor(color)

2.pycharm

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True)
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')
for components in bplot.keys():
    for line in bplot[components]:
        line.set_color('b')
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
#vert设置图的方向,notch设置形状的不同
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=True,sym='s',vert=False)
plt.yticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['y1','y2','y3'])
plt.ylabel('y')
plt.title('box plot')
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
#vert设置图的方向,notch设置形状的不同,patch_artist为可对图的颜色进行填充
bplot=plt.boxplot(hu_data,notch=False,sym='s',vert=True,patch_artist=True)
#设置x轴上的参数
plt.xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('box plot')
colors=['pink','lightblue','lightgreen']
for pathch,color in zip(bplot['boxes'],colors):
    pathch.set_facecolor(color)
plt.show()

四、小提琴图

1.jupyter

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,5))
hu_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(6,10)]
axes[0].violinplot(hu_data,showmeans=False,showmedians=True)
axes[0].set_title('violin plot')
axes[1].boxplot(hu_data)
axes[1].set_title('box plot')
for ax in axes:
    ax.yaxis.grid('True')
    ax.set_xticks([y+1 for y in range(len(hu_data))])
plt.setp(axes,xticks=[y+1 for y in range(len(hu_data))],xticklabels=['x1','x2','x3','x4'])