用python的seaborn画数值箱型图

下面是关于用Python的seaborn库画数值箱型图的完整攻略。

什么是数值箱型图？

数值箱型图，也称箱线图，是一种简单有效的统计图表，能够同时呈现出一组数据的中位数、上下四分位数、异常值等信息。在数据探索性分析（EDA）时，常用数值箱型图来快速评估数据的分布和可视化不同变量之间的关系。

如何使用seaborn绘制数值箱型图

首先，需要确保已经安装了seaborn库。

在绘制箱型图之前，需要导入seaborn和matplotlib库，然后加载示例数据集。

# 导入seaborn和matplotlib库
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据集 tips，tips是一组包含用餐人数、账单金额、小费金额、性别、吸烟情况和日期时间等信息的数据集。
tips = sns.load_dataset("tips")

接下来，就可以使用seanborn库的boxplot()函数绘制数值箱型图了。

# 绘制简单的单一数值箱型图
sns.boxplot(x=tips["total_bill"])
plt.show()

此时会生成一个简单的数值箱型图，展示了账单总额（total bill）的分布情况。其中，箱体内的黑线代表数据的中位数，箱体顶部和底部的水平线代表上下四分位数（Q3和Q1），箱体的高度代表数据的变异系数，箱体外部的点代表异常值。

如果需要比较不同变量之间的分布情况，可以在boxplot函数中指定x、y轴的变量。比如以下示例代码展示了按男女性别绘制小费金额（tip）的箱型图。

# 按照性别分组画箱型图
sns.boxplot(x="sex", y="tip", data=tips)
plt.show()

在这个例子中，x轴变量为性别（sex），y轴变量为小费金额（tip）。此时，我们可以很清晰地看到，男性小费金额相对于女性来说，数据可变性更大，男性客人的最高小费金额远远超过了女性的最高小费金额。

以上就是用Python的seaborn库绘制数值箱型图的完整攻略。根据需要的变量，可以自由设置x轴、y轴和数据集即可绘制出具有各种属性的箱型图。