Автор оригинала: Team Python Pool.

Matplotlib Boxplot С настройкой в Python

Здравствуйте программисты, в сегодняшней статье мы обсудим Matplotlib Boxplot в Python.BoxPlot-это сюжет Усов в более простых терминах. Прямоугольники создаются для суммирования значений данных, имеющих такие свойства, как минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум. В графе box создается коробка от первого квартиля до третьего квартиля.

Здесь также есть вертикальная линия, которая проходит через коробку на медиане. Здесь ось x обозначает данные, а ось y показывает частотное распределение. Модуль Pyplot библиотеки Matplotlib предоставляет функции, подобные MATLAB. Следовательно, функция matplotlib.pyplot.boxplot() используется для создания коробочных графиков. Прежде чем мы приведем примеры Matplotlib Boxplot, позвольте мне кратко ознакомить вас с синтаксисом и параметрами этого же приложения.

Синтаксис Matplotlib Boxplot в Python

matplotlib.pyplot.boxplot(data,,,,)

Параметры: Matplotlib Boxplot

• данные: Последовательность или массив для построения графика
• notch: Принимает логические значения (необязательно)
• bootstrap: Принимает int-определенные интервалы вокруг зубчатых бокс-графиков.
• <пользовательские медианы: Массив или последовательность измерений, совместимых с данными
• positions: Массив и устанавливает положение ящиков (необязательно)
• widths: Массив и устанавливает ширину ящиков (необязательно)
• patch_artist: Логические значения. Если False, то создаются коробки с артистом Line2D. В противном случае коробки и нарисованные с помощью патчей художники (опционально)
• meanline: Если true, пытается отобразить meanline как полную ширину окна

Тип возврата: Matplotlib Boxplot

Функция Matplotlib boxplot возвращает словарь, сопоставляющий каждый компонент boxplot со списком созданных экземпляров Line2D. Этот словарь имеет следующие ключи (предполагая вертикальные боковые диаграммы):

• boxes: основная часть boxplot, показывающая квартили и доверительные интервалы медианы, если они включены.
• медианы: горизонтальные линии в медиане каждого прямоугольника.
• усы: вертикальные линии, простирающиеся до самых крайних, не выделяющихся точек данных.
• caps: горизонтальные линии на концах усов.
• fliers: точки, представляющие данные, которые выходят за пределы усов (fliers).
• means: точки или линии, представляющие средства.

Пример Matplotlib Boxplot в Python

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
  
# Creating dataset 
np.random.seed(10) .random.normal(100, 20, 200) 
  .figure(figsize =(10, 7)) 
  
# Creating plot 
plt.boxplot(data) 
  
# show plot 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Во-первых, значения данных, заданные методу ax.boxplot (), могут быть массивом Numpy, списком Python или кортежем массивов. В приведенном выше примере мы создаем прямоугольную диаграмму с помощью numpy.random.normal() для создания некоторых случайных данных. Кроме того, в качестве аргументов он принимает среднее значение, стандартное отклонение и желаемое число значений.

Боксплот с несколькими наборами данных

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
  
# Creating dataset 
np.random.seed(10) 
  .random.normal(100, 10, 200) .random.normal(90, 20, 200) .random.normal(80, 30, 200) .random.normal(70, 40, 200) 
data = [data_1, data_2, data_3, data_4] 
  .figure(figsize =(10, 7)) 
  
# Creating axes instance .add_axes([0, 0, 1, 1]) 
  
# Creating plot .boxplot(data) 
  
# show plot 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Во-первых, в приведенном выше примере несколько наборов данных строят несколько коробочных графиков под одними и теми же осями. Четыре набора данных представляют собой массивы Numpy, использующие функцию numpy.random.normal (). Эти четыре набора данных затем передаются в качестве значений данных в data href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив. Более того, этот массив данных в качестве аргумента функции matplotlib boxplot() используется, создается несколько boxplots. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив. Более того, этот массив данных в качестве аргумента функции matplotlib boxplot() используется, создается несколько boxplots.

Индивидуальный Matplotlib Boxplot

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
# Creating dataset 
np.random.seed(10) .random.normal(100, 10, 200) .random.normal(90, 20, 200) .random.normal(80, 30, 200) .random.normal(70, 40, 200) 
data = [data_1, data_2, data_3, data_4] 
  .figure(figsize =(10, 7)) .add_subplot(111) 
  
# Creating axes instance .boxplot(data,, 
               ,) 
  
colors = ['#0000FF', '#00FF00',  
          '#FFFF00', '#FF00FF'] 
  
for patch, color in zip(bp['boxes'], colors): 
    patch.set_facecolor(color) 
  
# changing color and linewidth of 
# whiskers 
for whisker in bp['whiskers']: 
   , 
               .5, 
               ) 
  
# changing color and linewidth of 
# caps 
for cap in bp['caps']: 
   , 
           ) 
  
# changing color and linewidth of 
# medians 
for median in bp['medians']: 
   , 
              ) 
  
# changing style of fliers 
for flier in bp['fliers']: 
   , 
             , 
             .5) 
      
# x-axis labels 
ax.set_yticklabels(['data_1', 'data_2',  
                    'data_3', 'data_4']) 
  
# Adding title  
plt.title("Customized box plot") 
  
# Removing top axes and right axes 
# ticks 
ax.get_xaxis().tick_bottom() 
ax.get_yaxis().tick_left() 
      
# show plot 
plt.show(bp)

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Во-первых, matplotlib.pyplot.boxplot() предоставляет множество возможностей настройки коробочного графика. Создает формат вырезки для коробчатого графика. Мы можем установить разные цвета для разных коробок. Он заполняет бокс-план цветами. Кроме того, атрибут создает горизонтальную прямоугольную диаграмму. Метки принимают те же размеры, что и количество наборов данных.

Boxplot С Легендой

Легенда очень полезна при описании элементов сюжетов. Используя matplotlib.pyplot.legend (), вы можете добавить в свой код пользовательские легенды, которые могут продемонстрировать детали графика. Ниже приведен пример этого –

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(10).random.randn(40,2).random.randn(30,2)

fig,.subplots().boxplot(data1, positions=[1,4],,.35,,)).boxplot(data2, positions=[2,5],,.35,,))

ax.legend([bp1["boxes"][0], bp2["boxes"][0]], ['A', 'B'],)

ax.set_xlim(0,6)
plt.show()

Выход –

Надо Читать

• Как использовать Python Truncate для изменения размера файлов
• Функция Python vars() Объяснена Примерами
• Функция Matplotlib Arrow() С Примерами

Вывод

В этой статье мы узнали о различных способах использования Matplotlib Boxplot в Python. Мы можем реализовать несколько бокс-графиков под одними и теми же осями, определив столько наборов данных, сколько требуется. Кроме того, Boxplot Matplotlib предоставляет бесконечные способы настройки boxplots. Также обсуждались различные атрибуты настройки. Обратитесь к этой статье в случае каких-либо запросов относительно функции Matplotlib boxplot ().

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!