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Python Matplotlib繪制箱型圖(箱線圖)boxplot的方法詳解

更新時間：2023年05月25日 09:15:41 作者：黃飽飽_bao

箱線圖（箱型圖）主要作用是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部整體的分布分散情況，包括上下限、各分位數(shù)、異常值等，本文為大家整理了Matplotlib繪制箱型圖的所以方法，希望對大家有所幫助

相較散點圖和折線圖，柱狀圖、餅圖、箱線圖（箱型圖）是另外 3 種數(shù)據(jù)分析常用的圖形，主要用于分析數(shù)據(jù)內(nèi)部的分布狀態(tài)或分散狀態(tài)。其中箱線圖（箱型圖）的主要作用是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部整體的分布分散情況，包括上下限、各分位數(shù)、異常值。

與之前的可視化博客內(nèi)容不同的是，這里我們需要先介紹一下箱線圖上各部位的含義：

Matplotlib 中繪制箱線圖的函數(shù)為 boxplot () ，有兩種語法，如下：

常用語法：

matplotlib.pyplot.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_xticks=True, autorange=False, zorder=None, hold=None, data=None)

常用參數(shù)及說明：

參數(shù)	說明	參數(shù)	說明
x	指定要繪制箱線圖的數(shù)據(jù)；	showcaps	是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線
notch	是否是凹口的形式展現(xiàn)箱線圖	showbox	是否顯示箱線圖的箱體
sym	指定異常點的形狀	showfliers	是否顯示異常值
vert	是否需要將箱線圖垂直擺放	boxprops	設(shè)置箱體的屬性，如邊框色，填充色等
whis	指定上下須與上下四分位的距離	labels	為箱線圖添加標(biāo)簽
positions	指定箱線圖的位置	filerprops	設(shè)置異常值的屬性
widths	指定箱線圖的寬度	medianprops	設(shè)置中位數(shù)的屬性
patch_artist	是否填充箱體的顏色；	meanprops	設(shè)置均值的屬性
meanline	是否用線的形式表示均值	capprops	設(shè)置箱線圖頂端和末端線條的屬性
showmeans	是否顯示均值	whiskerprops	設(shè)置須的屬性

其他參數(shù)請參考文檔：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.boxplot

只接收DataFrame的 boxplot () 語法：

DataFrame.boxplot(column=None, by=None, ax=None,showmeans=False, fontsize=None, rot=0, grid=True, figsize=None, layout=None, return_type=None, ...)

參數(shù)	接收值	說明	默認值
column	list	指定要進行箱型圖分析的列	全部列
showmeans	bool	是否顯示均值	FALSE
notch	bool	是否是凹口的形式展現(xiàn)箱線圖	FALSE
patch_artist	bool	是否填充箱體的顏色，若為true，則默認藍色	FALSE
grid	bool	箱型圖網(wǎng)格線是否顯示	TRUE
vert	bool	豎立箱型圖（True）/水平箱型圖（False）	TRUE
sym	string	指定異常點的形狀	0

基本用法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取數(shù)據(jù)
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
box_1, box_2, box_3, box_4 = data['收入_Jay'], data['收入_JJ'], data['收入_Jolin'], data['收入_Hannah']
plt.figure(figsize=(10,5))#設(shè)置畫布的尺寸
plt.title('Examples of boxplot',fontsize=20)#標(biāo)題，并設(shè)定字號大小
labels = 'Jay','JJ','Jolin','Hannah'#圖例
plt.boxplot([box_1, box_2, box_3, box_4], labels = labels)#grid=False：代表不顯示背景中的網(wǎng)格線
# data.boxplot()#畫箱型圖的另一種方法，參數(shù)較少，而且只接受dataframe，不常用
plt.show()#顯示圖像

水平箱線圖，顯示均值

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取數(shù)據(jù)
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
box_1, box_2, box_3, box_4 = data['收入_Jay'], data['收入_JJ'], data['收入_Jolin'], data['收入_Hannah']
plt.figure(figsize=(10,5))#設(shè)置畫布的尺寸
plt.title('Examples of boxplot',fontsize=20)#標(biāo)題，并設(shè)定字號大小
labels = 'Jay','JJ','Jolin','Hannah'#圖例
#vert=False:水平箱線圖；showmeans=True：顯示均值
plt.boxplot([box_1, box_2, box_3, box_4], labels = labels, vert=False,showmeans=True )
plt.show()#顯示圖像

改變箱線圖的形狀

箱體的形狀notch、異常值的形狀sym

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取數(shù)據(jù)
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
box_1, box_2, box_3, box_4 = data['收入_Jay'], data['收入_JJ'], data['收入_Jolin'], data['收入_Hannah']
plt.figure(figsize=(10,5))#設(shè)置畫布的尺寸
plt.title('Examples of boxplot',fontsize=20)#標(biāo)題，并設(shè)定字號大小
#notch：是否是凹口的形式展現(xiàn)箱線圖；sym：異常點的形狀；
plt.boxplot([box_1, box_2, box_3, box_4],notch = True,sym = '*')
plt.show()#顯示圖像

改變箱線圖的顏色

箱體邊框的顏色、箱體填充色

箱體色的設(shè)置需配合 patch_artist = True 使用

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取數(shù)據(jù)
datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
box_1, box_2, box_3, box_4 = data['收入_Jay'], data['收入_JJ'], data['收入_Jolin'], data['收入_Hannah']
plt.figure(figsize=(10,5))#設(shè)置畫布的尺寸
plt.title('Examples of boxplot',fontsize=20)#標(biāo)題，并設(shè)定字號大小
#boxprops：color箱體邊框色，facecolor箱體填充色；
plt.boxplot([box_1, box_2, box_3, box_4],patch_artist = True, boxprops = {'color':'orangered','facecolor':'pink'})
plt.show()#顯示圖像