Python数据可视化：箱线图多种库画法

下面是详细讲解“Python数据可视化：箱线图多种库画法”的完整攻略。

什么是箱线图？

箱线图又被称为盒须图，它是一种用来展示数据分布情况、离散程度和异常值的图表。箱线图主要由五部分组成：最大值、最小值、中位数、上四分位数、下四分位数。

• 最大值：数据中的最大值
• 最小值：数据中的最小值
• 中位数：将所有数据排成一列，取最中间的数作为中位数
• 上四分位数：将所有数据排成一列，中位数往上的所有数据再取中位数
• 下四分位数：将所有数据排成一列，中位数往下的所有数据再取中位数

箱线图将数据通过这五个点组成一个箱子，并在箱子两侧各画一条线，叫做盒须。如果数据中还存在一些离群点（离其他数据点较远的点），那么还会将这些异常数据标记出来。

箱线图的意义

箱线图可以有效地展示数据的集中程度、离散程度和异常值。

箱线图通常用于展示多组数据之间的比较，可以直观地看出各组数据之间的差异和分布情况。

Python的箱线图绘制库

Python有许多绘制箱线图的库，如：Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等。接下来，我们将详细介绍这几个库绘制箱线图的方法。

Matplotlib

Matplotlib是Python中最流行的绘图库，也是绘制箱线图最常用的库之一。

以下是一个用Matplotlib绘制箱线图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(size=(100, 4), loc=0, scale=1)

# 绘制箱线图
box = plt.boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 显示图形
plt.show()

这段代码生成了100组大小为4的随机数据，通过boxplot()函数绘制了一个箱线图，并指定了四个数据组对应的标签。最后通过show()函数显示图形。

Seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它能够绘制出更加美观和具有吸引力的图形，并且支持一些统计方法。

以下是一个用Seaborn绘制箱线图的例子：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(size=(100, 4), loc=0, scale=1)
data = np.concatenate([data, np.random.normal(0, 2, size=(20, 4))])

# 将数据转化为DataFrame格式
df = sns.load_dataset('iris')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=df)

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先生成了100组大小为4的随机数据，并且通过concatenate()函数将20组离群数据添加到了数据中。然后通过load_dataset()函数加载了Seaborn自带的iris数据集，并将其转化为DataFrame格式。最后通过boxplot()函数绘制了一个箱线图，并根据'species'和'petal_length'两个变量进行了分组。

Plotly

Plotly是一个开源的数据可视化库，它提供了Python、R、JavaScript等多种语言的 API，可用于绘制交互式的图形。

以下是一个用Plotly绘制箱线图的例子：

import plotly.express as px
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(size=(100, 4), loc=0, scale=1)
data = np.concatenate([data, np.random.normal(0, 2, size=(20, 4))])

# 将数据转化为DataFrame格式
df = px.data.iris()

# 绘制箱线图
fig = px.box(df, x='species', y='petal_length')

# 显示图形
fig.show()

这段代码与Seaborn的例子差不多，只是绘图函数的参数略有不同，通过px.box()函数绘制了一个箱线图，并根据'species'和'petal_length'两个变量进行了分组。最后通过show()函数显示图形。

小结

以上就是Python数据可视化中绘制箱线图的常用方法，分别介绍了Matplotlib、Seaborn和Plotly三个库的绘图方法，并给出了示例说明。只要掌握了其中一个库就可以轻松地绘制出漂亮的箱线图了。