4-4 盒图绘制

2019-10-25 19:56:10 阅读：270 来源： 互联网

标签：color border 盒图 content fa left 绘制 before

盒图¶

In [1]:

%matplotlib inline

np.random.normal()的意思是一个正态分布:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)

参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布，
参数scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。
参数size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。

boxplot(sym = 'o', #异常点形状

vert = True, # 是否垂直

whis=1.5, # IQR

patch_artist = True, # 上下四分位框是否填充

meanline = False,showmeans = True, # 是否有均值线及其形状

showbox = True, # 是否显示箱线

showfliers = True, #是否显示异常值

notch = False, # 中间箱体是否缺口

return_type='dict') # 返回类型为字典

In [2]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

tang_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym='s',vert=True)

plt.xticks([y+1 for y in range(len(tang_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('boxplot')

Out[2]:

Text(0.5,1,'boxplot')

2.设置黑白的的箱型图

In [3]:

tang_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym='s',vert=True)

plt.xticks([y+1 for y in range(len(tang_data))],['x1','x2','x3'])
plt.xlabel('x')
plt.title('boxplot')

#设置每个线条颜色
for components in bplot.keys():
    for line in bplot[components]:
        line.set_color('black')

3.画横的箱型图:修改参数vert=False

In [4]:

tang_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym='s',vert=False)

plt.yticks([y+1 for y in range(len(tang_data))],['x1','x2','x3'])
plt.ylabel('x')
plt.title('boxplot')

Out[4]:

Text(0.5,1,'boxplot')

4.notch = False #中间箱体是否缺口

In [5]:

tang_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym='s',vert=False)

plt.yticks([y+1 for y in range(len(tang_data))],['x1','x2','x3'])
plt.ylabel('x')
plt.title('boxplot')

Out[5]:

Text(0.5,1,'boxplot')

5.填充颜色:添加属性设置patch_artist=True，设置颜色 pathch.set_facecolor(color)

In [6]:

tang_data=[np.random.normal(0,std,100) for std in range(1,4)]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
bplot=plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym='s',vert=False,patch_artist=True)#patch_artist=True上下四分位框是否填充

plt.yticks([y+1 for y in range(len(tang_data))],['x1','x2','x3'])
plt.ylabel('x')
plt.title('boxplot')

#填充颜色
colors=['pink','lightblue','lightgreen']#颜色定义
for pathch,color in zip(bplot['boxes'],colors):
    pathch.set_facecolor(color)#设置颜色

小提琴图 violinplot¶

In [7]:

fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,5))#设置小提琴图1行2列
tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range (6,10)]#设置数据
axes[0].violinplot(tang_data,showmeans=False,showmedians=True)#画小提琴图
axes[0].set_title('violin plot')

axes[1].boxplot(tang_data)#画箱型图
axes[1].set_title('box_plot')

#grid画横线
for ax in axes:
    ax.yaxis.grid(True)
    ax.set_xticks([y+1 for y in range(len(tang_data))])

#标注X轴lable
plt.setp(axes,xticks=[y+1 for y in range(len(tang_data))],xticklabels=['x1','x2','x3','x4'])

Out[7]:

[<matplotlib.axis.XTick at 0x8592c50>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x8592588>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x85922e8>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x863d630>,
 Text(0,0,'x1'),
 Text(0,0,'x2'),
 Text(0,0,'x3'),
 Text(0,0,'x4'),
 <matplotlib.axis.XTick at 0x85bf240>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x85b8b38>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x85b8898>,
 <matplotlib.axis.XTick at 0x8632c50>,
 Text(0,0,'x1'),
 Text(0,0,'x2'),
 Text(0,0,'x3'),
 Text(0,0,'x4')]

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来源： https://www.cnblogs.com/AI-robort/p/11740369.html

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