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01. 引言

箱線圖(Boxplot)??是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 繪制出高度定制化的箱線圖做出詳細的講解。

02. 箱線圖基本介紹

箱線圖，又稱箱形圖(boxplot)或盒式圖，不同于一般的折線圖、柱狀圖或餅圖等圖表，其包含一些統計學的均值、分位數、極值等統計量，該圖信息量較大，不僅能夠分析不同類別數據平均水平差異，還能揭示數據間離散程度、異常值、分布差異等。具體含義可通過如下圖表進行說明：(以上圖來源于網絡，如侵權，望告知，刪除)

03. matplotlib繪制

Matplotlib 中繪制箱線圖的函數為 boxplot ()，但要想進行定制化繪制需求，則需設置較多的繪圖參數，boxplot()基本語法如下：下面就常用的屬性進行介紹：參數? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?說明????x ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 指定要繪制箱線圖的數據? ? ? ?notch ?? ? ? ? ? ? ? ? 是否是凹口的形式展現箱線圖???sym? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?指定異常點的形狀??????vert? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?是否需要將箱線圖垂直擺放? ? ? ?whis ?? ? ? ? ? ? ? ? ? 指定上下須與上下四分位的距離??????positions ?? ? ? ? ? ?指定箱線圖的位置??????widths? ? ? ? ? ? ? ? ?指定箱線圖的寬度??????patch_artist? ? ? ? 是否填充箱體的顏色；??????meanline? ? ? ? ? ? 是否用線的形式表示均值???showmeans? ? ? ?是否顯示均值??????showcaps ?? ? ? ? 是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線showbox? ? ? ? ? ?是否顯示箱線圖的箱體showfliers? ? ? ? ?是否顯示異常值boxprops? ? ? ? ? 設置箱體的屬性，如邊框色，填充色等labels ?? ? ? ? ? ? ? 為箱線圖添加標簽filerprops? ? ? ? ? 設置異常值的屬性medianprops? ? 設置中位數的屬性meanprops? ? ? ?設置均值的屬性capprops? ? ? ? ? 設置箱線圖頂端和末端線條的屬性whiskerprops? ? 設置須的屬性2.1? 數據現有數如下(部分)：詳細繪制代碼如下：import matplotlib.pyplot as pltbox_1 = data_box['box01']box_2 = data_box['box02']plt.rcParams['font.family'] = ["Times New Roman"]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4),dpi=200)box_plot01 = ax.boxplot(box_1,positions =[1],patch_artist = True,widths=0.4,vert=False, boxprops={'color':'black','facecolor':'dimgray','lw':0.7}, medianprops={'color':'black'}, capprops={'color':'black','lw':.9}, whiskerprops={'color':'black','lw':0.9}, flierprops={'lw':.8,'alpha':.7,'markersize':3.5,'marker':'d'})box_plot02 = ax.boxplot(box_2,positions =[2],patch_artist = True,widths=0.4,vert=False, boxprops={'color':'black','facecolor':'darkgray','lw':0.7}, medianprops={'color':'black'}, capprops={'color':'black','lw':.9}, whiskerprops={'color':'black','lw':0.9}, flierprops={'lw':.8,'alpha':.5,'markersize':3.5,'marker':'d'})#添加圖例ax.legend([box_plot01["boxes"][0], box_plot02["boxes"][0]], ['Train sample', 'Test_sample'], loc='upper right',frameon=False)#設置刻度屬性ax.tick_params(left=True,bottom=True,direction='in',labelsize=12)#設置y軸范圍ax.set_ylim(.5,2.8)#設置y軸刻度labelax.set_yticklabels([])#設置x、y軸fontdict1 = {"size":13,"color":"k",'family':'Times New Roman'}ax.set_xlabel("Values", fontdict=fontdict1)ax.set_ylabel("Different Type Data ", fontdict=fontdict1)#添加序號ax.set_title('Box plots for different types data\n',fontsize=15)text_font = {'family':'Times New Roman','size':'22','weight':'bold','color':'black'}ax.text(.02,.9,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4)ax.text(.8,.056,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 8.5,color='black')plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公眾號\Python\學術圖表繪制\boxplot_region.png',width=6,height=4, dpi=900,bbox_inches='tight')plt.show()#顯示圖像可以看出，在對boxplot進行定制化需求時，也只是對基本的填充顏色、線寬、線類型、異常點的顏色、形狀、透明度等基本設置。具體操作不是很難，可能就是需要設置較多的參數。結果如下：注意，這里盒子的填充顏色選擇了"灰色系"的顏色進行填充，這對學術圖表是比較友好的，具體的顏色系可以參看下圖?：建議大家在繪制學術圖表時，多采用紅色方框中的色系。(感覺沒有ggplot2的grey20，grey30等好記啊)

04.?seaborn 繪制

相對于matplotlib 大量的繪圖屬性需要設置，python統計繪圖庫seaborn繪制箱線圖代碼量則少很多，但要想繪制不同類別數據箱線圖，則需對數據添加類別標簽，如下：具體繪制代碼如下：plt.rcParams['font.family'] = ["Times New Roman"]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4),dpi=200)palette = ['dimgray','darkgray']sns_box = sns.boxplot(x=plot_data['AOD_550nm'],y=plot_data['Type'],hue=plot_data['Type'], palette=palette,dodge=False,width=.4,ax=ax)#去除圖例titleax.legend(frameon=False).set_title("")ax.tick_params(left=True,bottom=True,direction='in',labelsize=12)ax.set_yticklabels([])ax.set_ylabel("Different Type Data ", fontdict=fontdict1)ax.set_xlabel("Values",fontdict=fontdict1)ax.set_title('Box plots for different types data\n',fontsize=15)ax.text(.02,.9,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4)ax.text(.8,.056,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 8.5,color='black')plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公眾號\Python\學術圖表繪制\boxplot_sns.png',width=6,height=4, dpi=900,bbox_inches='tight')結果如下：當然，你還可以通過設置seaborn或matplotlib的主題，繪制不同風格的圖表，如下：在當類別數據較多時，你也可以將箱線圖垂直繪制，如下：

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總結

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