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Python Matplotlib制作boxplot()函数详解解答

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　　小编写这篇文章的主要目的，是教给大家python中的相关知识，主要是教给大家，怎么使用python matplotlib，以及如何进行绘制箱线图，具体代码，下文给大家做一个解答。

　　箱线图

　　箱线图一般用来展现数据的分布，如上下四分位值、中位数等，也可以直观地展示异常点。Matplotlib提供了boxplot()函数绘制箱线图。

　import matplotlib.pyplot as plt
　　_=plt.boxplot(range(10))#10个数，0-9
　　plt.show()

0.png

　　箱线图虽然看起来简单，但包含的数据信息非常丰富。在上图中，橙色的线条表示中位数，中间条形的上下边界分别对应上四分位数（75％的数据都小于该值）与下四位分数（25%的数据小于该值），从条形延伸出两条线段，两条线段的终点表示数据的最大值和最小值。

　　import numpy as np
　　print(np.median(np.arange(10)))#中位数
　　print(np.percentile(np.arange(10),25))#下4分位数，也叫第1分位数
　　print(np.percentile(np.arange(10),75))#上4分位数，也叫第3分位数

　　4.5
　　2.25
　　6.75
　　Process finished with exit code 0

　　boxplot(）函数还提供了丰富的自定义选项

　　plt.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,
　　whis=None,positions=None,widths=None,
　　patch_artist=None,meanline=None,showmeans=None,
　　showcaps=None,showbox=None,showfliers=None,
　　boxprops=None,labels=None,flierprops=None,
　　medianprops=None,meanprops=None,
　　capprops=None,whiskerprops=None)

　　x：绘图数据。

　　●notch：是否以凹口的形式展现箱线图，默认非凹口。

　　●sym：指定异常点的形状，默认为＋号显示。

　　●vert：是否需要将箱线图垂直放，默认垂直放。

　　●whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差。

　　●positions：指定箱线图位置，默认为［0,1,2.…]。

　　●widths：指定箱线图宽度，默认为0.5。

　　●patch _ artist：是否填充箱体的颜色。

　　●meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点表示。

　　●showmeans：是否显示均值，默认不显示。

　　●showcaps：是否显示箱线图顶端和末端两条线，默认显示。

　　●showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示。

　　●showfliers：是否显示异常值，默认显示。

　　自媒体培训

　　●boxprops：设置箱体的属性，如边框色、填充色等。

　　●labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用。

　　●filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等。

　　●medianprops:设置中位数的属性，如线的类型、粗细等。

　　●meanprops:设置均值的属性，如点的大小、颜色等。

　　●capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。

　　●whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。

　　箱线图通常用在多组数据比较时

　　下面代码展示了3组简单数据的箱线图，添加凹口、均值点、颜色以及每组的标签。

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　a=plt.boxplot([range(10),range(20),range(30)],
　　patch_artist=True,
　　boxprops={'color':'blue'},
　　notch=True,showmeans=True,
　　labels=['A','B','C'])
　　plt.show()

1.png

　　补充：plt.boxplot()函数绘制箱图、常用方法

　　实战

　　def plt_box_iamge(df):
　　"""
　　snrr的五个范围为[5,10)、[10,15)、[15,20)、[20,30)、[30-)，按照五个snrr范围计算对应redchi的箱图
　　:param df:包含snrr以及redchi的csv数据（dataFrame）。
　　:return:
　　"""
　　#根据snrr范围对redchi进行筛选。
　　df1=df.loc[df['lam_snrr']>=5]
　　redchi_1=df1.loc[df1['lam_snrr']<10].redchi
　　df2=df.loc[df['lam_snrr']>=10]
　　redchi_2=df2.loc[df2['lam_snrr']<15].redchi
　　df3=df.loc[df['lam_snrr']>=15]
　　redchi_3=df3.loc[df3['lam_snrr']<20].redchi
　　df4=df.loc[df['lam_snrr']>=20]
　　redchi_4=df4.loc[df4['lam_snrr']<30].redchi
　　redchi_5=df.loc[df['lam_snrr']>=30].redchi
　　#绘图
　　ax=plt.subplot()
　　ax.boxplot([redchi_1,redchi_2,redchi_3,redchi_4,redchi_5])
　　#设置轴坐标值刻度的标签
　　ax.set_xticklabels(['5<=snrr<10','10<=snrr<15','15<=snrr<20','20<=snrr<30','30<=snrr'],fontsize=8)
　　#保存图片
　　plt.savefig('./images/box.jpg')
　　plt.show()
　　if __name__=='__main__':
　　df=pd.read_csv('./inputfile/lamost6w_new.csv')
　　df_sc=screening(df)#筛选数据(lamost数据应该在正常值范围内，不然因为数值差过大会导致绘制不出图像!)
　　plt_box_iamge(df_sc)

　　3.png

      常用方法

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import numpy as np
　　np.random.seed(100)
　　data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)
　　ax=plt.subplot()
　　ax.boxplot(data)#绘图
　　ax.set_xlim([0,5])#设置x轴值的范围rotation=30
　　#ax.set_xticks()#自定义x轴的值
　　ax.set_xlabel("xlabel")#设置x轴的标签
　　ax.set_xticklabels(['A','B','C','D'],rotation=30,fontsize=10)#设置x轴坐标值的标签旋转角度字体大小
　　ax.set_title("xcy")#设置图像标题
　　ax.legend(labels=['A','B','C','D'],loc='best',)#增加图例
　　ax.text(x=0.2,y=3.5,s="test",fontsize=12)#增加注
　　plt.show()

　　关于python箱线图就为大家解答到这里了，希望可以给各位读者带来帮助。

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