Python数据分析入门（二十一）：数据可视化之绘制箱线图

阳光穿透心脏的1/2处 2023-01-13 06:12 17阅读 0赞

**Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看**

https://space.bilibili.com/523606542

# [Python学习交流群：1039649593][Python_1039649593] #

# 箱线图 #

箱线图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱型图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的**上限值、下限值、中位数（Q2）和下四分位数（Q1）以及上四分位数（Q3）**；然后，连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。

![cb7f94d61dff381c402acf853f7aa2a1.png][]

![b7e336597c1325ba3b1b58a0b75a380e.png][]

> 中位数：把数据按照从小到大的顺序排序，然后最中间的那个值为中位数，如果数据的个数为偶数，那么就是最中间的两个数的平均数为中位数。 上下四分位数：同样把数据排好序后，把数据等分为4份。出现在`25%`位置的叫做下四分位数，出现在`75%`位置上的数叫做上四分位数。但是四分位数位置的确定方法不是固定的，有几种算法，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。
> 
> 上下限的计算规则是： IQR=Q3-Q1 上限=Q3+1.5IQR 下限=Q1-1.5IQR

# 使用matplotlib绘制箱线图： #

在`matplotlib`中有`plt.boxplot`来绘制箱线图，这个方法的相关参数如下：

1.  `x`：需要绘制的箱线图的数据。
2.  `notch`：是否展示置信区间，默认是`False`。如果设置为`True`，那么就会在盒子上展示一个缺口。
3.  `sym`：代表异常点的符号表示，默认是小圆点。
4.  `vert`：是否是垂直的，默认是`True`，如果设置为`False`那么将水平方向展示。
5.  `whis`：上下限的系数，默认是`1.5`，也就是上限是`Q3+1.5IQR`，可以改成其他的。也可以为一个序列，如果是序列，那么序列中的两个值分别代表的就是下限和上限的值，而不是再需要通过`IQR`来计算。
6.  `positions`：设置每个盒子的位置。
7.  `widths`：设置每个盒子的宽度。
8.  `labels`：每个盒子的`label`。
9.  `meanline`和`showmeans`：如果这两个都为`True`，那么将会绘制平均值的的线条。

示例代码如下：

data = np.random.rand(100)*100
    # 添加两个异常值
    data = np.append(data,np.array([-100,100]))
    plt.boxplot(data,meanline=True,showmeans=True)

效果图如下：

![b792910e224209b5896a40ab493852f5.png][]

# 箱线图的应用场景： #

1.  直观明了地识别数据中的异常值。
2.  利用箱线图判断数据的偏态。
3.  利用箱线图比较几批数据的形状。
4.  箱线图适合比较多组数据，如果知识要看一组数据的分布情况，建议使用直方图。

[Python_1039649593]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=SBLaYU2c
[cb7f94d61dff381c402acf853f7aa2a1.png]: /images/20221022/a3131441a75b42a1940b1ebf823c1949.png
[b7e336597c1325ba3b1b58a0b75a380e.png]: /images/20221022/d20cc1eee56e45399136357bcf18f957.png
[b792910e224209b5896a40ab493852f5.png]: /images/20221022/4fbb158625364b9f841d668f6ee1fe49.png