当前有效matplotlib版本为:3.4.1

概述

boxplot()函数的作用是绘制箱线图(箱线图、盒须图、箱图)。

箱线图是由一个箱体和一对箱须所组成的统计图形。箱体是由第一四分位数、中位数(第二四分位数)和第三四分位数所组成的。在箱须的末端之外的数值可以理解成离群值,因此,箱须是对一组数据范围的大致直观描述。

函数的签名为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_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)

函数的参数为:

  • x:输入数据。类型为数组或向量序列。必备参数。

  • notch:控制箱体中央是否有V型凹槽。当取值为True时,箱体中央有V型凹槽,凹槽表示中位数的置信区间;取值为False时,箱体为矩形。类型为布尔值,默认值为False。可选参数。

  • sym:离群点的默认标记符号,详解flierprops参数。类型为字符串,默认值为'None'。可选参数。取值为''隐藏离群点,取值为'None'时,取值为'b+'

  • vert:箱体的方向,当取值为True时,绘制垂直箱体,当取值为False时,绘制水平箱体。类型为布尔值,默认值为True。可选参数。

  • whis:箱须的位置。类型为浮点数或浮点数二元组,默认值为1.5。 可选参数。

    • 浮点数,则下箱须位于高于Q1-whis*(Q3-Q1)的最低数据处,上箱须位于低于Q3+whis*(Q3-Q1)下方的最高数据处,其中Q1Q3分别为下四分位数和上四分位数。默认值whis=1.5对应于箱线图的原始定义。
    • 浮点数元组,则表示要在绘制箱须的百分位数(例如,(5,95))。将其设置为(0,100)箱须覆盖整个数据范围。
      Q1==Q3时,如果autorangeTruewhis将自动设置为(0,100)

    箱须范围之外的数据将被视为异常值,绘制为点。

  • bootstrap:是否使用bootstrap方法计算中位数置信区间。类型为整数。可选参数。当参数取值为None时,中位数置信区间由某种高斯渐进逼近算法确定。否则,采用bootstrap方法求中位数95%置信区间,bootstrap 参数定义了抽样次数。建议取值范围为1000-10000

  • usermedians:是否指定中位数。类型为一维类数组结构。可选参数。对于一维数组,数组元素个数为1,对于多维数组,长度等于len(x)。如果元素不为None,则将该值强制设置为对应数据集的中位数;如果元素为None,则由matplotlib生成中位数。

  • conf_intervals:是否指定置信区间。类型为类数组结构,形状为 (len(x), 2)。可选参数。如果元素不为None,则将该值强制设置为箱体V型凹槽位置(只有当notch参数为True时绘制);如果元素为None,箱体V型凹槽的位置由其他参数计算,例如bootstrap

  • positions:指定箱体的位置。刻度和极值会自动匹配箱体位置。类型为类数组结构。可选参数。默认值为range(1, N+1)N为箱线图的个数。

  • widths:箱体的宽度。类型为浮点数或类数组结构。默认值为0.50.15*极值间的距离

  • patch_artist:控制箱体的生成对象。类型为布尔值,默认值为False。可选参数。当取值为False时,箱体由Line2D生成,否则,箱体由Patch对象生成。

  • labels:每个数据集的标签,默认值为'None'。类型为序列。可选参数。

  • manage_ticks:控制刻度和标签位置,取值为True时,刻度和标签位置自动匹配箱线图的位置。类型为布尔值,默认值为True。可选参数。

  • autorange:类型为布尔值,默认值为False。可选参数。当取值为True且数据分布满足上四分位数(75%)和下四分位数(25%)相等,whis设置为(0, 100) ,即箱须端点为数据的最大值和最小值。

  • meanline:均值显示为线还是点。类型为布尔值,默认值为False。可选参数。当取值为True,且showmeansshownotches参数均为True,时显示为线,线条属性受meanprops参数控制;否则显示为点。

  • zorder:箱线图的叠放次序。类型为浮点数,默认值为Line2D.zorder = 2。可选参数。

  • showcaps:是否显示箱须两端的横杠。类型为布尔值,默认值为True。可选参数。

  • showbox:是否显示箱体。类型为布尔值,默认值为True。可选参数。

  • showfliers:是否显示离群值。类型为布尔值,默认值为True。可选参数。

  • showmeans:是否显示算术平均值。类型为布尔值,默认值为False。可选参数。

  • capprops:箱须横杠的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

  • boxprops:箱体的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

  • whiskerprops:箱须的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

  • flierprops:离群点的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

  • medianprops:中位数的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

  • meanprops:算术平均值的样式。类型为字典,默认值为None。可选参数。

函数返回值为字典对象。该字典将箱线图的每个组件都映射为一个Line2D实例列表。字典的键如下:

  • boxes:箱体。
  • medians:表示中位数的线。
  • whiskers: 箱须线。
  • caps:箱须端点的横杠。
  • fliers: 离群点。
  • means:表示均值的点或线。

案例:演示showcaps参数控制箱须横杠显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("隐藏箱须横杠")
plt.boxplot(data, showcaps=False)plt.show()

案例:演示showbox参数控制箱体显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("隐藏箱体")
plt.boxplot(data, showbox=False)plt.show()

案例:演示showfliers参数控制离群值显示

案例:演示showfliers参数控制离群值显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("隐藏离群值")
plt.boxplot(data, showfliers=False)plt.show()

案例:演示showmeans参数控制均值显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("显示均值")
plt.boxplot(data, showmeans=True)plt.show()

案例:演示capprops参数控制箱须横杠样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("设置箱须横杠样式")
plt.boxplot(data, capprops={'color': 'red', 'linewidth': 2, 'linestyle': '--'})plt.show()

案例:演示boxprops参数控制箱体样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("设置箱体样式")
plt.boxplot(data, boxprops={'color': 'b', 'linewidth': 2, 'linestyle': '--'})plt.show()

案例:演示whiskerprops参数控制箱须样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("设置箱须样式")
plt.boxplot(data, whiskerprops={'color': 'g', 'linewidth': 2, 'linestyle': '--'})plt.show()

案例:演示flierprops参数控制离群点样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("设置离群点样式")
plt.boxplot(data, flierprops=dict(marker='o', markerfacecolor='green', markersize=12,linestyle='none'))plt.show()

案例:演示medianprops参数控制中位数线样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(121)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("设置中位数线样式")
plt.boxplot(data, medianprops=dict(color='red', linewidth=3))plt.show()

案例:演示meanprops参数控制均值样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(221)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(222)
plt.title("默认均值样式")
plt.boxplot(data, showmeans=True)
plt.subplot(223)
plt.title("设置均值点样式")
plt.boxplot(data, showmeans=True, meanprops=dict(marker='o', markerfacecolor='r'))
plt.subplot(224)
plt.title("设置均值线样式")
plt.boxplot(data, showmeans=True, meanline=True,meanprops=dict(color='g', linestyle='--'))
plt.show()

案例:演示patch_artist参数和boxprops参数控制箱体填充样式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(131)
plt.title("默认样式")
plt.boxplot(data)
plt.subplot(132)
plt.title("默认箱体填充样式")
plt.boxplot(data, patch_artist=True)
plt.subplot(133)
plt.title("设置箱体填充颜色")
plt.boxplot(data, patch_artist=True, boxprops=dict(facecolor='r'))plt.show()

案例:演示返回值的不同情况


输出为:

# 默认样式返回值
{'boxes': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F0CA31D0>],'caps': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F0CA3A90>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F0CA3D68>],'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CBA358>],'means': [],'medians': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CBA048>],'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F0CA3518>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F0CA37B8>]}
# 显示均值时的返回值
{'boxes': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CFD550>],'caps': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CFDDD8>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D0E0F0>],'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D0E978>],'means': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D0E6A0>],'medians': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D0E3C8>],'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CFD828>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2CFDB00>]}
# 箱体由Patch生成时的返回值
{'boxes': [<matplotlib.patches.PathPatch object at 0x000001A0F2D517F0>],'caps': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D51F98>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D63320>],'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D638D0>],'means': [],'medians': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D635F8>],'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D51A58>,<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A0F2D51D30>]}
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pprint import pprintplt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedata = np.random.normal(size=1000)plt.subplot(131)
plt.title("默认样式")
bdict1=plt.boxplot(data)
pprint(bdict1)
plt.subplot(132)
plt.title("显示均值")
bdict2=plt.boxplot(data,showmeans=True)
pprint(bdict2)
plt.subplot(133)
plt.title("箱体由Patch对象生成")
bdict3=plt.boxplot(data,patch_artist=True)
pprint(bdict3)
plt.show()

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