matplotlib 箱线图 叠加 直方图

最新推荐文章于 2025-09-17 16:16:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-17 16:16:15 发布 · 2.4k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

本文介绍如何使用Matplotlib在Python中创建箱线图并将其与直方图叠加显示，通过示例代码展示了数据分布和异常值的可视化方法。

matplotlib 箱线图 叠加 直方图

OriginPro 里箱线图叠加直方图很不错，尝试了使用matplotlib达到类似效果

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
## 借用帮助文件中的数据
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
# fake up some data
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25
最低0.47元/天 解锁文章
yingfly
关注
Python：使用 Matplotlib 绘制直方图
木头
04-17 565
【数据分析实战】使用 Matplotlib 绘制直方图
Matplotlib：Python绘图库的函数及参数设置
零度°C的博客
08-21 940
Matplotlib是Python中一个功能强大的绘图库，它不仅支持基础的图表绘制，还提供了高级的可视化技术。下面是一些Matplotlib中一些常用函数的总结，可供在使用时快速查阅。
箱线图+直方图
m0_59132336的博客
04-07 956
箱线图+直方图
使用matplotlib绘制箱线图（boxplot）
weixin_61728385的博客
10-10 1405
return_file_path：一个字符串，是输出图片的文件地址，比如"auc_test.png"，也可以没有后缀名，此时会默认输出.png格式的图片。做机器学习经常需要对数据进行可视化，这次介绍的是boxplot，因为我在数据分析中经常用到它，所以整了一个小函数，有利于我以后使用更加方便。colors：一个一维数组，里边是不同label对应的颜色，所以，labels和colors的长度也是一致的。labels：一个一维数组，里边是每个数据集的标签，所以说，labels和data的长度是一样的。
matplotlib【3】--箱线图
qq_42787271的博客
10-13 3637
箱线图一般用来展现数据的分布（如上下四分位值、中位数等），同时，也可以用箱线图来反映数据的异常情况。 饼图函数：plt.boxplot() boxplot函数设置： plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, p...
Matplotlib绘制箱线图
手把手教你学编程
09-13 9859
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：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“.
matplotlib-箱线图
chenran187906的博客
10-19 4073
箱线图 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数，异常值。： 四分位数，就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份，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 ...
ggplot2箱线图的美化之路： 箱线图到直方图加散点图再加误差线的美化之路
热门推荐
暴躁的搬砖工…
10-30 1万+
如何把你的箱线图变成plus版？ 箱线图到直方图加散点图再加误差线的美化之路前言数据准备箱线图美化01 一个平平无奇的箱线图02 给箱线图加上误差线03 加上散点的信息04 去除网格线和背景，更改颜色05 箱线图变带误差线、散点的柱形图参考资料 前言 由于自己科研工作的需要，经常需要画一些箱线图，比较2个样本的基因表达量啊什么的，这个时候，就会想说如何实现箱线图的美化，以及最近看到一个把正常基因表达量的箱线图画成了直方图加散点图再加误差线的形式，因此想趁空闲来写下我的ggplot2的箱线图的美化之路。
Matplotlib统计图：绘制精美的直方图、条形图与箱线图
最新发布
专注分享人工智能、机器学习、数据分析、大语言模型与网络安全相关内容。我们关注前沿技术发展、实用工具与应用案例，旨在为读者提供清晰易懂的知识讲解和实践经验，帮助你高效掌握技术趋势并提升实战能力。
09-17 923
本文介绍了Matplotlib中三种核心统计图表的绘制方法与美化技巧：直方图用于展示数据分布，可通过叠加KDE曲线提升可视化效果；条形图适合比较类别数据，分组条形图能清晰呈现多组数据对比；箱线图则能直观显示数据离散程度和中位数差异。文章提供了详细的代码示例，重点讲解了如何通过参数调整（如透明度、密度转换、凹口设计等）和样式定制来创建专业美观的数据可视化图表。此外，还推荐了AI辅助工具帮助开发者快速生成模板和调试代码。掌握这些技巧能显著提升数据分析报告的质量和表现力。
Matplotlib之箱线图
Major_S的博客
08-08 155
【代码】Matplotlib之箱线图。
利用Python – Matplotlib 绘制箱线图
12-20
1.箱线图介绍 第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。 第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。 第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。 第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。 第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。 第六步：极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。 第七步：为箱线图添加名称，数轴等。
boxplotstack:显示带有标签的堆叠箱线图。-matlab开发
06-01
显示堆叠箱线图并可选择在每个箱线图旁边打印标签。 箱线图显示了第一个、第二个和第三个四分位数。 胡须扩展到分别在第一个和第三个四分位数的 1.5x IQR 范围内的最小和最大数据。 例子： boxplotstack( ... {5+randn(100,1),2+randn(500,1);2+randn(500,1),5+randn(100,1)}, ... {'Foo','Bar'}, ... {'一些文字','更多文字';0.7,0.4});
matplotlib箱线图
weixin_51956867的博客
02-27 2323
箱线图绘制
matplotlib|箱线图
Lemon_ZL的博客
06-20 937
import numpy as np import pandas as pd def OutlierDetection(df): # 计算下四分位数和上四分位 Q1 = df.quantile(q=0.25) Q3 = df.quantile(q=0.75) # 基于1.5倍的四分位差计算上下须对应的值 low_whisker = Q1 - 1.5 * (Q3 - Q1) up_whisker = Q3 + 1.5 * (Q3 - Q1) # 寻.
【数据分析之道-Matplotlib(八)】Matplotlib箱线图
阿极的博客
06-09 7912
箱线图（Box Plot）是一种用于显示数据分布和异常值的可视化方法。它展示了一组数据的五个统计量：最小值（minimum）、第一四分位数（lower quartile）、中位数（median）、第三四分位数（upper quartile）和最大值（maximum）。箱线图还可以显示异常值（outliers）和数据的分布情况。
python--matplotlib(箱线图)
sir_chai的博客
04-25 5759
前言 今天继续我们的python绘图系列，针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。这一期，我们就先来介绍一下数值型变量的箱线图绘制。箱线图一般用来展现数据的分布（如上下四分位值、中位数等），同时，也可以用箱线图来反映数据的异常情况。 boxplot函数的参数解读 绘图之...
07-matplotlib-箱线图
OceanEyes.GZY的博客
03-17 386
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 箱形图（Box-plot）又称为盒须图，盒式图，或 箱线图； 是一种用在显示一组数据分散情况的资料统计图； 上边缘，上四分位数，中位数，下四分位数，下边缘，异常值； ''' np.random.seed(100) data = np.random.normal...
matplotlib画堆叠、并列直方图
iTom's blog
03-17 1342
matplotlib 画堆叠、并列分布直方图展示分量分布
如何将以上问题里的箱线图和散点图结合到一起
04-11
<think>好的，用户的问题是如何在同一图表中将箱线图和散点图结合起来。我需要先理解这两种图表的特点以及如何用现有的库来实现它们的组合。 首先，箱线图（Boxplot）主要用于显示数据分布的五数概括：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值，还能显示异常值。而散点图（Scatter plot）则适合展示单个数据点的分布情况，能够更直观地看出数据的密度和离散程度。 用户可能的需求是，在展示数据整体分布的同时，还能看到每个数据点的具体位置，这样可以更全面地分析数据。比如在科研或数据分析报告中，这样的组合图能同时提供统计摘要和详细数据点的信息，增强图表的可读性和信息量。 接下来，我需要考虑如何用Python中的库来实现这一点。常用的库有Matplotlib和Seaborn。Seaborn基于Matplotlib，提供了更高级的接口，简化了许多常见图表的生成过程。例如，Seaborn的`boxplot`和`stripplot`或`swarmplot`可以结合使用。此外，Seaborn的`jointplot`也可以结合散点图和直方图，但不确定是否支持箱线图组合。可能需要分步绘制。 根据用户提供的引用，引用[2]提到使用Seaborn的`jointplot`来显示散点图和直方图，但用户的需求是箱线图和散点图，所以可能需要不同的方法。引用[3]和[4]提到了使用Matplotlib的双坐标轴和箱线图与点图的结合，这可能对解决问题有帮助。 可能的实现步骤： 1. 使用Matplotlib创建画布和坐标轴。 2. 先绘制箱线图，显示数据的统计信息。 3. 然后在同一坐标轴上叠加散点图，显示每个数据点。 4. 注意调整散点的位置，避免与箱线图的中位数线等重叠，可能需要添加随机抖动（jitter）来分散点。 此外，Seaborn中的`stripplot`和`swarmplot`本身就支持在分类变量中分散数据点，适合与箱线图结合。例如，使用`boxplot`和`stripplot`结合，并设置`jitter=True`来分散点，避免重叠。 还需要考虑颜色、透明度、图例等细节，确保图表清晰易懂。可能需要调整散点的大小、颜色和透明度，使其在箱线图上清晰可见，同时不掩盖箱线图的关键元素如中位数线和四分位箱体。 另外，用户提供的引用[4]中的R代码示例使用了箱线图加抖动点图，这同样可以在Python中实现。因此，需要将这种思路转化为Python的Seaborn或Matplotlib代码。 最后，需要验证方法的正确性，确保箱线图和散点图的数据对应正确，坐标轴标签、图例等设置正确，图表整体美观。</think>要在同一图表中结合箱线图和散点图，可通过以下两种方法实现： ### 方法一：使用Seaborn组合图 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 创建画布 plt.figure(figsize=(8,5)) # 绘制箱线图（显示四分位距） sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="lightblue", width=0.5) # 叠加散点图（添加水平抖动） sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="darkblue", alpha=0.5, jitter=0.2) # 设置坐标轴标签 plt.xlabel("Weekday", fontsize=12) plt.ylabel("Total Bill (USD)", fontsize=12) plt.title("Boxplot with Scatter Overlay", fontsize=14) plt.show() ``` *关键参数说明：* - `jitter=0.2`：在x轴方向添加随机偏移，避免点重叠 - `alpha=0.5`：设置散点透明度，提升箱线图可见性 - `width=0.5`：控制箱线图宽度，为散点留出空间 ### 方法二：使用Matplotlib定制化组合 ```python import numpy as np import pandas as pd # 生成示例数据 np.random.seed(42) data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A']*50 + ['B']*50, 'Value': np.concatenate([np.random.normal(30,5,50), np.random.normal(45,7,50)]) }) # 创建画布 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # 绘制箱线图 boxprops = {'facecolor':'skyblue', 'edgecolor':'navy'} ax.boxplot([data[data['Group']=='A']['Value'], data[data['Group']=='B']['Value']], positions=[1,2], widths=0.6, patch_artist=True, boxprops=boxprops, medianprops={'color':'red'}) # 添加散点图 for i, group in enumerate(['A','B']): y = data[data['Group']==group]['Value'] x = np.random.normal(i+1, 0.08, size=len(y)) # 添加抖动 ax.scatter(x, y, color='darkblue', alpha=0.6, edgecolor='white') # 设置坐标轴 ax.set_xticks([1,2]) ax.set_xticklabels(['Group A','Group B']) ax.set_ylabel("Measurement Value") ax.set_title("Custom Boxplot-Scatter Combination") plt.show() ``` ### 可视化效果优化技巧 1. **层次处理**：先绘制箱线图再叠加散点图，避免统计图形被遮挡 2. **颜色对比**：使用互补色组合（如浅蓝箱体+深蓝散点）增强可读性 3. **抖动控制**：通过`jitter`参数调节散点横向分布密度，推荐值0.1-0.3 4. **透明度设置**：`alpha`值建议0.3-0.7区间，平衡重叠点可见性与背景对比度 5. **异常值处理**：箱线图自动标记的异常点可通过`flierprops`参数特别标注 ### 组合图适用场景 这种混合图表特别适合： - 小样本数据分布展示（n<200） - 多组数据对比分析 - 需要同时观察集中趋势与离散程度的场景 - 数据质量检查（异常值识别）
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值