Box plot

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
N=500

# loc：float
#     此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
# scale：float
#     此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
# size：int or tuple of ints
#     输出的shape，默认为None，只输出一个值

normal=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=N)

# 从具有指定平均值，标准偏差和阵列形状的对数正态分布中绘制样本。请注意，平均值和标准差不是分布本身的值，而是其来源的基本正态分布。

lognormal=np.random.lognormal(mean=0.0,sigma=1.0,size=N)

index_value=np.random.random_integers(low=0,high=N-1,size=N) #类型为np.int的随机整数，包括低和高
normal_sample=normal[index_value]
lognormal_sample=lognormal[index_value]
box_plot_data=[normal,normal_sample,lognormal,lognormal_sample]
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
box_labels=['normal','normal_sample','lognormal','lognormal_sample'] #每个箱图的标签
# sym='.',表示异常点的形状，
# vert=Treu，表示横向还是竖向（True），,
# patch_artist=True,（上下四分位框内是否填充，True为填充）
# meanline=False,showmeans=True，是否有均值线及其形状，meanline=True时，均值线也像中位数线一样是条红色线段，这样容易与中位数线混淆。
# 另外，还有其他参数，比如notch表示中间箱体是否缺口，whis为设置数据的范围，showcaps、showbox是否显示边框，

ax.boxplot(box_plot_data,notch=False,sym='.',vert=True,whis=1.5,showmeans=True,labels=box_labels)
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.set_title('Box Plot:Resampling of Two Distribution')
ax.set_xlabel('Distribution')
ax.set_ylabel('Value')
plt.grid()
plt.savefig('E:\python\慕课网 python\.idea\photo\Box Plot.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
plt.show()