箱体图Boxplot及Python绘制方法

最新推荐文章于 2025-06-05 11:54:14 发布

forest_open

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分类专栏： python

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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()