一、什么是箱线图

箱线图（Box-plot）又称为盒式图或箱型图，是一种用来显示一组数据分散情况的统计图，它能显示一组数据的上界、下界、中位数、上下四分位数以及异常值等。箱线图的各部分组成及其含义如下图所示。

1）四分位数

四分位数：就是把一组数据按照从小到大的顺序进行排列，然后分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数；

2）第一四分位数

第一四分位数（q1）:又称“较小四分位数”或“下四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字，q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25；

3）第二四分位数

第二四分位数（q2）:又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字，q2的位置= 1+(n-1)x 0.5；

4）第三四分位数

第三四分位数（q3），又称“较大四分位数”或“上四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。q3的位置= 1+(n-1)x 0.75；

5）四分位间距

四分位间距（InterQuartile Range，IQR）：第三四分位数与第一四分位数的差距(q3数据- q1数据)；

6）Whiske上界

Whiske上界（大于该值即为异常值）：q3数 + 1.5*IQR，（1.5表示超过的比例，是一个系数，可根据实际情况调整）；

7）Whiske下界

Whiske下界（小于该值即为异常值）：q1数 - 1.5*IQR。

二、绘制箱线图

1）绘制单个箱线图

x：指定要绘制箱线图的数据，可以是一组数据也可以是多组数据；

notch：是否以凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；

sym：指定异常点的形状，默认为蓝色的+号显示；

vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；

whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；

positions：指定箱线图的位置，默认为range(1, N+1)，N为箱线图的数量；

widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；

patch_artist：是否填充箱体的颜色，默认为False；

meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；

showmeans：是否显示均值，默认不显示；

showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；

showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；

showfliers：是否显示异常值，默认显示；

boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；

labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；

filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；

medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；

meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；

capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；

whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；

manage_ticks：是否自适应标签位置，默认为True；

autorange：是否自动调整范围，默认为False；

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.array([0,12, 45, 30, 70, 36, 50, 40, 26, 38])
# print(sorted(x))
# x
a=np.quantile(x,0.75) # 上四分之一数
b=np.quantile(x,0.25) # 下四分之一数# print("平均数：",np.mean(x)) # 打印均值
# print("中位值：",np.median(x))  # 打印中位数
# print("上四分之一数：",a)  # 打印上四分之一数
# print("下四分之一数：",b) # 打印下四分之一数up=a+1.5*(a-b) # 异常值判断标准
down=b-1.5*(a-b) # 异常值判断标准x= np.sort(x) # 对原始数据排序
shangjie=x[x<up][-1] # 除了异常值外的最大值
xiajie=x[x>down][0] # 除了异常值外的最小值# print("上界：",shangjie) # 打印上界
# print("下界：",xiajie) # 打印下界# plt.figure("boxplot",figsize=(10,10))
plt.grid(True)  #显示网格
y=plt.boxplot(x,notch=True,meanline=True,widths=9, # 指定箱线图的宽度patch_artist=True, # 是否填充箱体的颜色，默认为Falsesym="r+", # 异常点形状，默认为蓝色的“+”showmeans=True, # 是否显示均值，默认不显示flierprops={"marker":"o","markerfacecolor":"red","markersize":15})# 设置异常点大小、样式、颜色
plt.show() # 显示图像

2) 绘制单个水平箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.array([0,12, 45, 30, 70, 36, 50, 40, 26, 38])
print(sorted(x))a=np.quantile(x,0.75) # 上四分之一数
b=np.quantile(x,0.25) # 下四分之一数
print("平均数：", np.mean(x))  # 打印均值
print("中位数：", np.median(x))  # 打印中位数
print("上四分之一数：", a)  # 打印上四分之一数
print("下四分之一数：", b)  # 打印下四分之一数up=a+1.5*(a-b) # 异常值判断标准
down=b-1.5*(a-b) # 异常值判断标准
x=np.sort(x) # 对原始数据排序
shangjie=x[x<up][-1] # 除了异常值外的最大值
xiajie=x[x>down][0] # 除了异常值外的最小值
print("上界：", shangjie)  # 打印上界
print("up:", up) # 打印异常值
print("down:", down)
print("下界：", xiajie)  # 打印下界plt.figure("boxplot",facecolor="lightgray",figsize=(10,10)) # 画布
plt.grid(True) # 显示网格
plt.boxplot(x,vert=False, # 将箱线图水平摆放meanline=True, # 是否用线的形式表示均值，默认用点来表示showmeans=True, # 是否显示均值，默认不显示notch=True, # 以凹口的形式展现箱线图widths=0.8, # 箱线图的宽度patch_artist=True, # 是否填充箱体的颜色boxprops={"facecolor":"pink"}, # 设置箱体的属性,如背景颜色flierprops={"marker":"*","markerfacecolor":"y","markersize":30}# 设置异常点大小、样式、颜色)plt.show() # 显示图像

3）绘制多个箱型图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx=np.random.randint(10,100,size=(5,10)) # 生成10~100 的5行10列的数
x
plt.figure(figsize=(9,9)) # 画布
plt.grid(True) # 显示网格
plt.boxplot(x,labels=list("ABCDEFGHIJ"), # 为箱线图添加标签，类似于图例的作用sym="g+", # 异常点形状，默认为蓝色的“+”showmeans=True # 是否显示均值，默认不显示)
plt.show() # 展示图像

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