matplotlib 視覚化の箱ひげ図: plt.boxplot()

関数機能: データの異常な状況を反映し、主に上限と下限、分位数、外れ値を含むデータの内部分布状態または分散状態を分析するために使用されます。

使用方法：plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, Positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox =なし、showfliers=なし、boxprops=なし、labels=なし、flierprops=なし、medianprops=なし、meanprops=なし、capprops=なし、whiskerprops=なし)

パラメータの説明:

x: 箱ひげ図を描画するデータを指定します。

notch: 箱ひげ図をノッチの形式で表示するかどうか。デフォルトはノッチではありません。

sym: 異常点の形状を指定します。デフォルトは「o」です。

vert: 箱ひげ図を垂直に配置するかどうか。デフォルトは垂直に配置します。

whis: 上ヒゲと下ヒゲ、および上位四分位と下四分位の間の距離を指定します。デフォルトは四分位の差の 1.5 倍です。

位置: 箱ひげ図の位置を指定します。デフォルトは [0,1,2…] です。

widths: 箱ひげ図の幅を指定します。デフォルトは 0.5 です。

patch_artist: ボックスの色を塗りつぶすかどうか。

meansline: 平均を線の形式で表すかどうか。デフォルトでは平均をポイントで表します。

showmeans: デフォルトで平均値を表示するかどうか。

showcaps: デフォルトで表示される箱ひげ図の先頭と末尾の 2 本の線を表示するかどうか。

showbox: デフォルトで表示される箱ひげ図のボックスを表示するかどうか。

showfliers: 異常値を表示するかどうか、デフォルトの表示;

boxprops: 境界線の色、塗りつぶしの色などのボックスのプロパティを設定します。

boxprops = {'color':'g', 'facecolor':' yellow'}

'color' : 'g' ボックスの境界線の色

'facecolor' : ' yellow' ボックスの塗りつぶしの色

ラベル: 凡例の役割と同様に、箱ひげ図にラベルを追加します。

flierprops: 外れ値の形状、サイズ、塗りつぶしの色など、外れ値のプロパティを設定します。

medianprops: 線の種類、太さなどの中央値のプロパティを設定します。

meansprops: ポイントサイズ、色などの平均のプロパティを設定します。

capprops: 箱ひげ図の上部と終了線のプロパティ (色、太さなど) を設定します。

whiskerprops: 色、太さ、線の種類などのひげのプロパティを設定します。

箱ひげ図を描きます。

#利用numpy库生成100个服从标准正态分布随机数
x = np.random.normal(0,1,100)

plt.boxplot(x,  # 指定绘图数据
           notch = True,sym = 'o' , # 凹凸形状
           patch_artist = True,     # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充
           showmeans = True,        # 以点的形式显示均值
           boxprops = {'color':'black', 'facecolor':'#9999ff'},  # 设置箱体属性，填充色和边框色
           flierprops = {'marker':'o', 'markerfacecolor':'red', 'color':'black'}, # 设置异常值属性，点的形状、填充色和边框色
           meanprops = {'marker':'o', 'markerfacecolor':'c',},   # 设置均值点的属性，点的形状、填充色
           medianprops = {'linestyle':'--', 'color':'orange'})   # 设置中位数线的属性，线的类型和颜色
            

# 去除箱线图的上边框与右边框的刻度标签
plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')

plt.show()

複数セットの箱ひげ図を描画:複数セットのデータ (または特徴) の分布と外れ値を同時に観察します。

#利用 numpy库生成三组正态分布随机数
x = [np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]

# 绘图
plt.boxplot(x, 
            patch_artist = True,sym = 'o',
            labels = ['一组','二组','三组'], # 添加具体的标签名称
            showmeans=True, 
            boxprops = {'color':'black','facecolor':'#9999ff'}, 
            flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'},
            meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred','color' : 'y',},
            medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'})

# 显示图形

plt.show()

matplotlib 視覚化の箱ひげ図: plt.boxplot()

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