Python Matplotlib绘制箱线图boxplot()函数详解_python_

import matplotlib.pyplot as plt _ = plt.boxplot(range(10)) # 10个数，0-9 plt.show()

import numpy as np print(np.median(np.arange(10))) # 中位数 print(np.percentile(np.arange(10), 25)) # 下4分位数，也叫第1分位数 print(np.percentile(np.arange(10), 75)) # 上4分位数，也叫第3分位数 

4.5 2.25 6.75 Process finished with exit code 0 

plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=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) 

import matplotlib.pyplot as plt a = plt.boxplot([range(10), range(20), range(30)], patch_artist=True, boxprops={'color': 'blue'}, notch=True, showmeans=True, labels=['A', 'B', 'C']) plt.show()

def plt_box_iamge(df):     """     snrr的五个范围为[5,10)、[10,15)、[15,20)、[20,30)、[30-)，按照五个snrr范围计算对应redchi的箱图     :param df:包含snrr以及redchi的csv数据（dataFrame）。     :return:     """     # 根据snrr范围对redchi进行筛选。     df1 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 5]     redchi_1 = df1.loc[df1['lam_snrr'] < 10].redchi     df2 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 10]     redchi_2 = df2.loc[df2['lam_snrr'] < 15].redchi     df3 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 15]     redchi_3 = df3.loc[df3['lam_snrr'] < 20].redchi     df4 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 20]     redchi_4 = df4.loc[df4['lam_snrr'] < 30].redchi     redchi_5 = df.loc[df['lam_snrr'] >= 30].redchi     # 绘图     ax = plt.subplot()     ax.boxplot([redchi_1, redchi_2, redchi_3, redchi_4, redchi_5])     # 设置轴坐标值刻度的标签     ax.set_xticklabels(['5<=snrr<10', '10<=snrr<15', '15<=snrr<20', '20<=snrr<30', '30<=snrr'], fontsize=8)     #    保存图片      plt.savefig('./images/box.jpg')     plt.show() if __name__ == '__main__':     df = pd.read_csv('./inputfile/lamost6w_new.csv')     df_sc = screening(df)  # 筛选数据 (lamost数据应该在正常值范围内，不然因为数值差过大会导致绘制不出图像!)     plt_box_iamge(df_sc)

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1) ax = plt.subplot() ax.boxplot(data)                                 # 绘图 ax.set_xlim([0,5])                               # 设置x轴值的范围  rotation=30 # ax.set_xticks()                                    # 自定义x轴的值 ax.set_xlabel("xlabel")                  # 设置x轴的标签 ax.set_xticklabels(['A','B','C','D'],  rotation=30,fontsize=10)   # 设置x轴坐标值的标签 旋转角度 字体大小 ax.set_title("xcy")                             # 设置图像标题 ax.legend(labels= ['A','B','C','D'],loc='best',)  # 增加图例 ax.text(x=0.2 , y=3.5 , s="test" ,fontsize=12)   # 增加注 plt.show()