Matplotlib-箱形图

Matplotlib是一个经典的数据可视化库，箱形图是展示数据分布情况的一种常用方法，Matplotlib也提供了简便的绘制箱形图的函数。

基本函数

matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=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, manage_xticks=True, autorange=False, zorder=None, data=None)

• x：数据集，可以是列表、元组、numpy数组等；
• notch：是否将箱体两侧缺口，False表示不缺口，默认为None；
• sym：指定离群点的点样式，默认为'+'；
• vert：是否垂直绘制箱体，默认为True；
• whis：箱体长度，表示( Q3 - Q1 ) * whis，默认为1.5；
• positions：指定箱体的中心位置；
• widths：指定箱体的宽度，默认为0.5；
• patch_artist：是否对箱体填充颜色，默认为False；
• bootstrap：可选项，用于计算置信区间；
• usermedians：可选项，手动指定中位数的位置；
• conf_intervals：可选项，手动指定置信区间；
• meanline：是否绘制均值线，默认为False；
• showmeans ：是否标注均值，默认为False；
• showcaps ：是否标注边缘值，默认为True；
• showbox ：是否标注箱体值，默认为True；
• showfliers ：是否标注离群点，默认为True；
• boxprops：用于设置箱体的属性，如颜色、线宽等；
• labels：用于为箱体图添加标签；
• flierprops：用于设置离群点的属性；
• medianprops：用于设置中位数的属性；
• meanprops：用于设置均值线的属性；
• capprops：用于设置边缘值的属性；
• whiskerprops：用于设置箱体边缘线的属性。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
np.random.seed(0)
data_1 = np.random.normal(100, 10, 200)
data_2 = np.random.normal(90, 20, 200)
data_3 = np.random.normal(80, 30, 200)
data_4 = np.random.normal(70, 40, 200)
data = [data_1, data_2, data_3, data_4]

# 绘制箱形图
labels = ['data_1', 'data_2', 'data_3', 'data_4']
plt.boxplot(data, labels=labels, sym='o', patch_artist=True, notch=True, 
            vert=True, whis=1.5, showmeans=True, meanline=True, showfliers=True)
plt.show()

在这个例子中，我们生成了4组正态分布的数据集，并调用plt.boxplot()函数绘制了它们的箱形图。具体地，我们在绘制过程中设置了如下参数：

• labels：用于为每个箱体命名；
• sym='o'：用于指定箱体外部的自定义样式；
• patch_artist=True：对于箱体是否填充颜色；
• notch=True：是否在箱体两侧加入缺口；
• vert=True：表示绘制垂直箱形图，如果为False则绘制水平箱形图；
• whis=1.5：表示箱体长度为( Q3 - Q1 ) * 1.5，即箱体两侧距离为1.5倍四分位极差；
• showmeans=True：表示标注每个箱体的均值点；
• meanline=True：表示在箱体中央绘制一条均值线；
• showfliers=True：表示标出离群点。