箱体图Boxplot及Python绘制方法

本文介绍了箱体图的基本概念及其在Python中的实现方法。箱体图能够帮助我们直观地识别数据集中的异常值,并判断数据的偏态和尾重情况。通过使用Python的pandas和matplotlib库,本文演示了如何生成并绘制箱体图。

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一、箱体图介绍

箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot),一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值,上四分位,均值,下四分位,最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。


箱体图有以下几个优点:

1. 可以直观明了地识别数据中的异常值

2. 利用箱体图可以判断数据的偏态和尾重

3. 利用箱体图可以比较不同批次的数据形状



二、Python绘制箱体图

2.1 环境介绍

系统环境:mac

编程环境:pycharm

所需要的包:numpy,matplotlib,pandas


2.2 安装pandas

sudo pip install pandas



2.3 Python绘制箱体图

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
绘制箱体图
Created on 2017.09.04 by ForestNeo
"""


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

"""
generate data from min to max
"""
def list_generator(number, min, max):
    dataList = list()
    for i in range(1, number):
        dataList.append(np.random.randint(min, max))
    return dataList

#generate 4 lists to draw
list1 = list_generator(100, 20, 80)
list2 = list_generator(100, 20, 50)
list3 = list_generator(100, 50, 100)
list4 = list_generator(100, 5, 60)

data = pd.DataFrame({
    "dataSet1":list1,
    "dataSet2":list2,
    "dataSet3":list3,
    "dataSet4":list4,
})

#draw
data.boxplot()
plt.ylabel("ylabel")
plt.xlabel("different datasets")
plt.show()


2.4 结果展示


### 回答1: Python中可以使用matplotlib库中的boxplot函数来绘制多个箱线图。 首先,需要准备好数据,将需要绘制的数据按照不同的组别分开,存储在一个字典中。然后,使用boxplot函数,将字典中的数据传入,设置参数来调整图形的样式和布局,最后显示图形即可。 例如,下面的代码演示了如何绘制三个组别的箱线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 data = { 'Group A': [1, 2, 3, 4, 5], 'Group B': [2, 3, 4, 5, 6], 'Group C': [3, 4, 5, 6, 7] } # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data.values()) ax.set_xticklabels(data.keys()) ax.set_title('Boxplot of Three Groups') ax.set_xlabel('Group') ax.set_ylabel('Value') # 显示图形 plt.show() ``` 运行上述代码,即可得到如下的箱线图: ![boxplot.png](https://cdn.jsdelivr.net/gh/feiyuu/img/2022/20220113110239.png) ### 回答2: 箱线图是一种用于展示数据分布特征的可视化工具。它通过展示数据的五数概括,包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值,来帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和异常值。 在Python中,我们可以使用matplotlib库的boxplot函数来绘制箱线图。如果我们要展示多个数据集的箱线图,我们可以把它们放在同一张图上,并用不同的颜色或样式来区分。 下面是一个绘制多个箱线图的例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成三个数据集 data1 = np.random.normal(0, 1, 100) data2 = np.random.normal(1, 1, 100) data3 = np.random.normal(2, 1, 100) # 绘制箱线图 plt.boxplot([data1, data2, data3], labels=['data1', 'data2', 'data3']) # 设置x轴标签和标题 plt.xlabel('Dataset') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot of Multiple Datasets') # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用numpy库生成了三个数据集,并把它们放在同一张图上绘制了箱线图。我们使用boxplot函数的第一个参数传入一个包含多个数据集的列表,用labels参数指定了每个数据集的名称。最后,我们设置了x轴标签、y轴标签和图形标题,并使用show函数显示了图形。 通过多个箱线图的比较,我们可以更容易地发现不同数据集之间的差异和相似之处,进而对数据进行分析和处理。 ### 回答3: Python的Matplotlib库提供了一个很好的函数来创建多个箱线图。箱线图(Boxplot)是一种常用的图表,常用于展示数据的中位数、第一四分位数、第三四分位数和异常值。它非常适合用于比较多个数据集之间的分布和差异。 要创建多个箱线图,可以使用Matplotlib的subplot函数,该函数可以在一个Figure对象上创建多个绘图区域,每个区域包含一个单独的子图。为创建多个箱线图,首先要创建一个新的Figure对象,设置Figure的大小和标题。然后调用subplot函数来设置绘图区域的行和列数,并选择要在每个区域中绘制的箱线图的位置。 在每个子图中绘制箱线图,可以使用Matplotlib的boxplot函数。boxplot函数接收一个数据列表,每个列表中包含了一个数据集中的所有数值。在箱线图的每个箱子内应包含的数据集可以通过指定labels参数来指定,该参数是一个列表,其中包含每个数据集的名称。 在创建完所有的箱线图之后,可以使用Matplotlib的suptitle函数来添加Figure的总体标题。最后,调用show函数来显示所有的箱线图。 以下是一个简单的Python代码示例来展示如何创建多个箱线图: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 数据 data1 = [1, 2, 3, 4, 5] data2 = [2, 3, 4, 5, 6] data3 = [3, 4, 5, 6, 7] # 创建Figure对象 fig = plt.figure(figsize =(10, 7)) # 设置Figure对象的标题 fig.suptitle('Multiple Boxplots') # 添加子图,并在每个子图中绘制箱线图 ax1 = fig.add_subplot(131) ax1.boxplot(data1, labels =['Data 1']) ax2 = fig.add_subplot(132) ax2.boxplot(data2, labels =['Data 2']) ax3 = fig.add_subplot(133) ax3.boxplot(data3, labels =['Data 3']) # 显示图形 plt.show() ``` 在以上示例中,我们首先导入了Matplotlib库。然后定义了三个数据集,分别为data1、data2和data3。接下来,我们创建了一个新的Figure对象,并设置了Figure的大小和标题。然后使用add_subplot函数创建了三个子图,分别存储在变量ax1、ax2和ax3中。 在每个子图中,我们使用boxplot函数绘制了一个箱线图,并指定了每个数据集的名称。最后,使用suptitle函数添加Figure的总体标题,然后使用show函数显示所有绘图区域的内容。 以上就是如何在Python中使用Matplotlib创建多个箱线图的简单示例。通过使用subplot函数创建多个绘图区域,并在每个区域中使用boxplot函数绘制数据集的箱线图,我们可以方便地比较不同数据集之间的分布和差异。
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