用pandas绘制箱体图(boxplot)

Python pandas轻松绘制箱体图
本文介绍了如何使用Python的pandas库绘制箱体图,相比Excel,使用pandas更简便快捷。箱体图是一种有效的展示数据分布的图表,通过五个数的分位数来表示数据的集中趋势和离群值。

 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。教程链接:https://www.cbedai.net/qtlyx

 

 

箱体图是一种用于表示分布的图像,由五个分位数组成。很好用的图,但是excel要生成这个可就得曲线救国了,然而如果用python加上pandas的话就很easy啦。

话不多说,上代码:

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 13 16:41:47 2016

@author: Luyixiao
"""
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import pandas as pd
def list_generator(mean,dis,number):#封装一下这个函数,用来后面生成数据
    return np.random.normal(mean,dis*dis,number)#normal分布,输入的参数是均值、标准差以及生成的数量
#我们生成四组数据用来做实验,我们都只生成100个数据
list1=list_generator(0.8531,0.0956,100)
list2=list_generator(0.8631,0.0656,100)
list3=list_generator(0.8731,0.1056,100)
list4=list_generator(0.8831,0.0756,100)
#把四个list导入到pandas的数据结构中,dataframe
data = pd.DataFrame({"Hausdorff":list1,
                     "City-block":list2,
                     "Wasserstein":list3,
                     "KL-divergence":list4})
data.boxplot()#这里,pandas自己有处理的过程,很方便哦。
plt.ylabel("ARI")
plt.xlabel("Dissimilarity Measures")#我们设置横纵坐标的标题。
plt.show()

然后我们的输出结果是这样的一个boxplot。

 

这就是箱体图了。很easy,但是表现力很强哦。
 

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