Matplotlib 繪製箱線圖
Suraj Joshi
2020年12月31日
本教程解釋了我們如何使用 Python 中的 matplotlib.pyplot.boxplot() 函式建立一個箱線圖。
通過給出資料的最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數和最大值的位置資訊，箱線圖可以幫助我們深入瞭解資料。
Matplotlib 中的 boxplot
import matplotlib.pyplot as plt
x = [4, 5, 6, 8, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 13, 14, 15, 15, 15, 17, 18, 19, 22, 23, 25]
plt.boxplot(x)
plt.title("Boxplot Using Matplotlib")
plt.show()
輸出：
它從給定的資料 x 中繪製一個箱線圖。在箱線圖中，方框從 Q1 延伸到 Q3；方框內的水平線代表資料的中位數。波形圖中的晶須從資料的 Q3 延伸到資料的最大值，從資料的最小值延伸到資料的 Q1。
資料的最小值由 Q1-1.5(Q3-Q1) 的值決定，而資料的最大值由公式 Q3+1.5(Q3-Q1) 決定。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [
1,
4,
5,
6,
8,
9,
10,
10,
11,
11,
12,
12,
13,
14,
15,
15,
15,
17,
18,
18,
19,
22,
23,
25,
30,
33,
35,
]
plt.boxplot(x)
plt.title("Boxplot Using Matplotlib")
plt.show()
輸出：
它繪製了給定資料 x 的 boxplot。我們還可以注意到博平圖頂部的兩個離群值，在圖中用圓圈表示。
如果一個資料點的值小於 Q1-1.5(Q3-Q1) 或大於 Q3+ 1.5(Q3-Q1)，則該資料點被繪製成離群值。
如果將一個二維陣列作為引數傳給 matplotlib.pyplot.boxplot() 函式，boxplot() 函式會對二維陣列中的每個陣列或列表生成箱線圖。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(100)
data_a = np.random.randint(2, 15, size=15)
data_b = np.random.randint(5, 18, size=20)
data_c = np.random.randint(2, 20, size=30)
data_d = np.random.randint(1, 30, size=40)
data_2d = [data_a, data_b, data_c, data_d]
plt.boxplot(data_2d)
plt.title("Boxplot Using Matplotlib")
plt.show()
輸出：
它為列表 data_2d 中的每個 NumPy 陣列建立箱線圖。因此我們在一個共享公共軸的單一圖形中獲得了 4 個箱線圖。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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