这篇文章主要介绍了Python中Matplotlib如何绘制箱线图,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
箱线图(Box-plot)又称为盒式图或箱型图,是一种用来显示一组数据分散情况的统计图,它能显示一组数据的上界、下界、中位数、上下四分位数以及异常值等。箱线图的各部分组成及其含义如下图所示。
关键术语说明 四分位数:
四分位数:就是把一组数据按照从小到大的顺序进行排列,然后分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数;
第一四分位数(q1):又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字,q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25;
第二四分位数(q2):又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字,q2的位置= 1+(n-1)x 0.5;
第三四分位数(q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。q3的位置= 1+(n-1)x 0.75;
四分位间距(InterQuartile Range,IQR):第三四分位数与第一四分位数的差距(q3数据- q1数据);
Whiske上限(大于该值即为异常值):q3数 + 1.5*IQR,(1.5表示超过的比例,是一个系数,可根据实际情况调整);
Whisker下限(小于该值即为异常值):q1数 - 1.5*IQR。
首先对这组数据进行排序得到:[12, 30, 36, 40, 45, 50, 80],数组长度n为7;
q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25=1 + 6*0.25 =2.5,所以q1的值为:30 + (36 - 30)*0.5 = 33
q2的位置 = 1+(n-1)x 0.5=1 + 6*0.5 =4,所以q2的值为40
q3的位置 = 1+(n-1)x 0.75=1 + 6*0.75 =5.5,所以q3的值为:45 + (50 - 45)*0.5=47.5
例2:一组数据[12, 45, 30, 80, 36, 50, 40, 43],分别求出q1、q2、q3
首先对这组数据进行排序得到:[12, 30, 36, 40, 43, 45, 50, 80],数组长度n为8;
q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25=1 + 7*0.25 =2.75,所以q1的值为:30 + (36 - 30)*0.75 = 34.5
q2的位置 = 1+(n-1)x 0.5=1 + 7*0.5 =4.5,所以q2的值为40 + (43-40)*0.5=41.5
q3的位置 = 1+(n-1)x 0.75=1 + 7*0.75 =6.25,所以q3的值为:45 + (50 - 45)*0.25=46.25
在numpy中提供了quantile()函数,可以直接获取四分位数,例如np.quantile(x, 0.25)即可获取数组x中的q1值。
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_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None):
关键参数含义说明如下:
x:指定要绘制箱线图的数据,可以是一组数据也可以是多组数据;
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,默认为蓝色的+号显示;
vert:是否需要将箱线图垂直摆放,默认垂直摆放;
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:指定箱线图的位置,默认为range(1, N+1),N为箱线图的数量;
widths:指定箱线图的宽度,默认为0.5;
patch_artist:是否填充箱体的颜色,默认为False;
meanline:是否用线的形式表示均值,默认用点来表示;
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的两条线,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;
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;
manage_ticks:是否自适应标签位置,默认为True;
autorange:是否自动调整范围,默认为False;
(1)绘制单个箱线图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([12, 45, 30, 70, 36, 50, 40, 26, 38]) print(sorted(x)) a = np.quantile(x, 0.75) # 上四分之一数 b = np.quantile(x, 0.25) # 下四分之一数 print("平均数:", np.mean(x)) # 打印均值 print("中位数:", np.median(x)) # 打印中位数 print("上四分之一数:", a) # 打印上四分之一数 print("下四分之一数:", b) # 打印下四分之一数 up = a + 1.5 * (a - b) # 异常值判断标准 down = b - 1.5 * (a - b) # 异常值判断标准 x = np.sort(x) # 对原始数据排序 shangjie = x[x < up][-1] # 除了异常值外的最大值 xiajie = x[x > down][0] # 除了异常值外的最小值 print("上界:", shangjie) # 打印上界 print("up:", up) print("down:", down) print("下界:", xiajie) # 打印下界 plt.grid(True) # 显示网格 y = plt.boxplot(x, meanline=True, showmeans=True, flierprops={"marker": "o", "markerfacecolor": "red", "markersize": 15}) # 绘制箱形图,设置异常点大小、样式等 plt.show() # 显示图
程序执行效果图:
控制台输出结果为:
[12, 26, 30, 36, 38, 40, 45, 50, 70]
平均数: 38.55555555555556
中位数: 38.0
上四分之一数: 45.0
下四分之一数: 30.0
上界: 50
up: 67.5
down: 7.5
下界: 12
(2)绘制多个箱线图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randint(10, 100, size=(5, 9)) # 随机生成5行9列 [10, 100]之间的数 print(x) # 打印数据 plt.grid(True) # 显示网格 plt.boxplot(x, labels=list("ABCDEFGHI"), sym="r+", showmeans=True) # 绘制箱线图 plt.show() # 显示图片
程序执行效果图:
注:图中红色+号表示异常点,绿色三角形表示平均数。
控制台输出的打印结果为:
更多Python[[90 99 35 32 21 31 83 71 39]
[24 95 63 50 92 41 89 16 79]
[73 73 53 21 39 60 50 55 43]
[64 94 66 26 20 73 40 68 45]
[74 72 33 81 73 59 85 23 17]]
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