（1）

箱線圖，又稱箱形圖（boxplot）或盒式圖，不同于一般的折線圖、柱狀圖或餅圖等傳統圖表，只是數據大小、占比、趨勢等等的呈現，其包含一些統計學的均值、分位數、極值等等統計量，因此，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（需在箱線圖中加入均值點），還能揭示數據間離散程度、異常值、分布差異等等。

在python中常用matplotlib的boxplot來繪制，最簡單繪制的如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

np.random.seed(2) #設置隨機種子

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),

columns=['A', 'B', 'C', 'D'])#先生成0-1之間的5*4維度數據，再裝入4列DataFrame中

df.boxplot() #也可用plot.box()

plt.show()

Paste_Image.png

從圖形可以看出，A、B、C、D四組數A、D數據較集中（大部分在上下四分位箱體內），但都有異常值，C的離散程度最大（最大值與最小值之間距離），以均值為中心，B分布都有明顯右偏（即較多的值分布在均值的右側），A、C則有明顯左偏。

（2）

從分析的角度來說，上面boxplot最初始圖形已經夠用，但是在matplotlib庫下boxplot函數中包含n多參數，涉及到對框的顏色及形狀、線段線型、均值線、異常點的形狀大小等等設置，由于大多并不常用，用了幾個常用參數，作圖如下：

df.boxplot(sym='r*',vert=False,patch_artist=True,meanline=False,showmeans=True)

plt.show()

Paste_Image.png

其中，sym='r*',表示異常點的形狀，

vert=False，表示橫向還是豎向（True），,

patch_artist=True,（上下四分位框內是否填充，True為填充）

meanline=False,showmeans=True，是否有均值線及其形狀，meanline=True時，均值線也像中位數線一樣是條紅色線段，這樣容易與中位數線混淆。

另外，還有其他參數，比如notch表示中間箱體是否缺口，whis為設置數據的范圍，showcaps、showbox是否顯示邊框，可以參見

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.boxplot，如該網頁中圖形：

Paste_Image.png

左上圖是默認圖形，中上、右上是顯示均值點及形狀，左下是是否顯示箱體邊框，中下是帶缺口的箱體，右下是是否顯示異常值。

（3）

前邊說過，很多參數使用很少，但對于圖形來說，可能還能用到的就是美化，比如各條線的顏色，粗細程度等等。這里可用for循環來構造。

f=df.boxplot(sym='r*',patch_artist=True)

for box in f['boxes']:

# 箱體邊框顏色

box.set( color='#7570b3', linewidth=2)

# 箱體內部填充顏色

box.set( facecolor = '#1b9e77' )

for whisker in f['whiskers']:

whisker.set(color='r', linewidth=2)

for cap in f['caps']:

cap.set(color='g', linewidth=3)

for median in f['medians']:

median.set(color='DarkBlue', linewidth=3)

for flier in f['fliers']:

flier.set(marker='o', color='y', alpha=0.5)

plt.show()

Paste_Image.png

其中，boxes, 是25分位值和75分位值構成的box,

medians, 是中位值的橫線, 每個median是一個Line2D對象

whiskers, 是指從box 到error bar之間的豎線.

fliers, 是指error bar線之外的離散點.

caps, 是指error bar橫線.

means, 是均值的橫線,

（4）

還可以做子圖，如我們在最開始的DataFrame數據中加入分類數據列：

df['E'] = np.random.choice(['X', 'Y'], size=20)#加入以X、Y隨機分類的E列

print(df)

plt.figure()

df.boxplot(by='E')

plt.show()

Paste_Image.png

這樣我們就可以比較，不同類別X、Y在同一列下的數據分布情況及其差異。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python画统计图怎么在右上角表示哪条线代表什么_Python-matplotlib统计图之箱线图漫谈...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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