Python利用matplotlib.pyplot.boxplot()绘制箱型图实例代码
作者:小羊快学 发布时间:2022-11-18 05:08:26
标签:matplotlib.pyplot.boxplot(),箱型图
一、matplotlib.pyplot.boxplot()语法
boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None,
widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None,
conf_intervals=None, meanline=None,showmeans=None, showcaps=None,
showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None,
medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None,
manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)
plt.boxplot(
x, # 指定要绘制箱线图的数据
notch=True or False, # 是否是凹口的形式展现箱线图,默认非凹口
sym, # str值,指定异常点的形状,默认为+号显示
vert=True or False, # 是否需要将箱线图垂直摆放,默认True垂直摆放
whis, # float值,指定上下须与上下四分位的距离,默认为1.5倍的四分位差
bootstrap, # int值,指定引导置信区间切口箱线图的中间位置
positions, # 指定箱线图的位置 默认为[0,1,2…]
widths, # 指定箱线图的宽度,默认值:0.5
patch_artist=True or False, # 是否填充箱体的颜色 默认值False不填充
labels, # 为箱线图添加标签,类似于图例的作用
manage_ticks=True or False, # 如果为True,刻度位置和标签将被调整为匹配箱线图的位置。默认值:True
showmeans=True or False, # 是否显示均值,默认值:False不显示
meanline=True or False, # 是否用线的形式表示均值,默认值False用点来表示
zorder, # 箱线图的顺序
showcaps=True or False, # 是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认值True显示
showbox=True or False, # 是否显示箱线图的箱体,默认值True显示;
showfliers=True or False, # 是否显示异常值,默认值True显示;
boxprops, # 设置箱体的属性,如边框色,填充色等;
flierprops, # 设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等;
medianprops, # 设置中位数的属性,如线的类型、粗细等;
meanprops, # 设置均值的属性,如点的大小、颜色等;
capprops, # 设置箱线图顶端和末端线条的属性,如颜色、粗细等;
whiskerprops,# 设置胡须的属性,如颜色、粗细、线的类型等
)
二、绘制箱型图
①绘制简单箱型图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data)
plt.show()
②各个参数绘制箱型图
(1)notch参数(bool值,是否凹口的形式展现箱线图,默认值False非凹口)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# notch=True凹口的形式
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,notch=True)
plt.title('凹口的形式',size=20)
# notch=False非凹口的形式
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,notch=False)
plt.title('非凹口的形式',size=20)
plt.show()
(2)sym(str,指定异常点的形状,默认为+号显示)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,sym='^')
plt.show()
(3)vert参数(bool值,是否需要将箱线图垂直摆放,默认True垂直摆放)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# vert=True箱型图垂直摆放
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,vert=True)
plt.title('垂直摆放',size=20)
# vert=False箱型图水平摆放
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,vert=False)
plt.title('水平摆放',size=20)
plt.show()
(4)widths参数(float值,指定箱线图的宽度,默认值:0.5)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,widths=[0.3,0.6,0.5])
plt.show()
(5)patch_artist(bool值,是否填充箱体颜色,默认值:False不填充)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# patch_artist=True填充箱体颜色
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,patch_artist=True)
plt.title('填充箱体颜色',size=20)
# patch_artist=False不填充箱体颜色
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,patch_artist=False)
plt.title('不填充箱体颜色',size=20)
plt.show()
(6)showmeans参数(bool值,是否显示均值,默认值False不显示)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# showmeans=True显示均值
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,showmeans=True)
plt.title('显示均值',size=20)
# showmeans=False不显示均值
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,showmeans=False)
plt.title('不显示均值',size=20)
plt.show()
(7)meanline参数(bool值,是否用线的形式表示均值,默认值False用点来表示)
注意:只有当showmeans=True时(显示均值时),才看得见效果。
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# meanline=True用线显示均值
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,showmeans=True,meanline=True)
plt.title('用线显示均值',size=20)
# meanline=False用点显示均值
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,showmeans=True,meanline=False)
plt.title('用点显示均值',size=20)
plt.show()
(8)showcaps参数(bool值,是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认值True显示)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# showcaps=True显示箱线图顶端和末端的两条线
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,showcaps=True)
plt.title('显示',size=20)
# showcaps=False不显示箱线图顶端和末端的两条线
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,showcaps=False)
plt.title('不显示',size=20)
plt.show()
(9)showbox参数(bool值,是否显示箱线图的箱体,默认值True显示)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# showbox=True显示箱线图的箱体
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,showbox=True)
plt.title('显示',size=20)
# showbox=False不显示箱线图的箱体
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,showbox=False)
plt.title('不显示',size=20)
plt.show()
(10)showfliers参数(bool值,是否显示异常值,默认值True显示)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# showfliers=True显示异常值
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,showfliers=True)
plt.title('显示',size=20)
# showfliers=False不显示异常值
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,showfliers=False)
plt.title('不显示',size=20)
plt.show()
(11)boxprops参数(设置箱体的属性,如边框色,填充色等)
import matplotlib.pyplot as plt
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure()
# sboxprops={'color':'r'} 设置箱体边框色
ax1=fig.add_subplot(121)
plt.boxplot(data,boxprops={'color':'r'})
plt.title('设置箱体边框色',size=20)
# patch_artist=True 填充箱体颜色
# boxprops={'facecolor':'pink'}设置箱体填充色
ax2=fig.add_subplot(122)
plt.boxplot(data,patch_artist=True,boxprops={'facecolor':'pink'})
plt.title('设置箱体填充色',size=20)
plt.show()
(12) flierprops参数(设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,flierprops={'marker':'*'})
plt.show()
(13)medianprops参数(设置中位数的属性,如线的类型、粗细等)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,medianprops={'linestyle':':','linewidth':5,'color':'m'})
plt.show()
(14)meanprops参数(设置均值的属性)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,showmeans=True,meanprops={'marker':'*'})
plt.show()
(15)capprops参数(设置箱线图顶端和末端线条的属性,如颜色、粗细等)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,
showmeans=True,
capprops={'linestyle':'--','color':'m','linewidth':3})
plt.show()
(16)whiskerprops参数(设置须的属性,如颜色、粗细、线的类型等)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
plt.boxplot(data,
showmeans=True,
whiskerprops={'linestyle':'--','color':'m','linewidth':3})
plt.show()
总结
来源:https://blog.csdn.net/Yangyuqing_/article/details/124268352
0
投稿
猜你喜欢
- 演示技术栈这次用到了关于css的一些功能,和jQuery。CSS3中添加的新属性animation是用来为元素实现动画效果的,但是anima
- 实例一--爬取页面import requestsurl="https//itemjd.com/2646846.html"
- Python面向对象编程(一)Python面向对象编程(二)Python面向对象编程(三)和其它编程语言相比,Python 在尽可能不增加新
- 如下所示:'''Created on 2018-4-20例子:每天凌晨3点执行func方法''
- 在当今企业环境中,保证数据安全不是可有可无的工作。频繁曝光的入侵和欺骗事件、萨班斯•奥克斯利法案、HIPAA法案规定和爱国
- 在使用Python的过程中,一定是离不开数据结构的, 也就是List-列表,Tuples-元组,Dictionaries-字典。那实际应用中
- Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时,如一个变量赋值语句的执行时间,一个函数的运行时间等。timeit 模块
- 做项目的时候,一位同事导数据的时候,不小心把一个表中的数据全都搞重了,也就是说,这个表里所有的记录都有一条重复的。这个表的数据是千万级的,而
- 1、requests 的常见用法requests 除了 url 之外,还有 params, data 和 files 三个参数,用于和服务器
- 随着互联网产业的飞速发展和电子产业的飞速发展,人们的社交似乎离不开网络,这就应运了SNS的飞速发展。从打开QQ空间关注朋友们的动态,最近心情
- 一:文字加粗 倾斜的代码文字加粗的代码是: <b>你好</b>文字倾斜的代码是: <i>你好!</
- 调用JSON.stringify将对象转为对应的字符串时,如果包含时间对象,时间对象会被转换为国家标准时间(ISO),而不是当前国家区域的时
- 1.1全部php生成结构1.2html中嵌套php总结如下:html和php混写规则:php代码必须包在<?php ?>html
- 1.安装第三方模块包pip install django-ckeditor2.添加应用INSTALLED_APPS = [ ..
- 本文实例讲述了php实现mysql事务处理的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:要实现本功能的条件是环境 mysql 5.2 /php
- 购物车是电子商务网站中不可缺少的组成部分,但目前大多数购物车只能作为一个顾客选中商品的展示,客户端无法将购物车里的内容提取出来满足自己事务处
- 一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包,在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。安装gym:pip instal
- JavaScript: <script type="text/javascript"> var level1
- 准备篇:1、配置防火墙,开启80端口、3306端口说明:Ubuntu默认安装是没有开启任何防火墙的,为了服务器的安全,建议大家安装启用防火墙
- 目前定时的操作有:一、Html页面的定时刷新(Refresh--刷新 ) 1,Refresh (刷新) 代码使用说明 说明:让网页多长时间(