Python繪製箱線圖

引言

在數據分析和可視化過程中，箱線圖是一種非常重要的圖形，它可以幫助我們更好的了解數據分佈情況、異常值的存在以及數據的極值、中位數等統計信息。

Python作為一種流行的編程語言，有多種繪製箱線圖的工具包。在這篇文章中，我們將介紹一些基於Python的箱線圖繪製方法，並且演示如何使用各自的工具包通過代碼來實現箱線圖的繪製，希望對讀者在數據可視化方面有所幫助。

正文

Matplotlib繪製箱線圖

Matplotlib是Python中最受歡迎的數據可視化庫之一，也是最基本的繪圖工具之一。它可以繪製多種類型的圖形，包括條形圖、曲線圖、散點圖等等。Matplotlib是Python中最有用和最靈活的數據可視化工具之一，它可以輕鬆創建高質量的圖形，同時也非常適合初學者。

下面是Matplotlib生成一個簡單的箱線圖的代碼：

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    np.random.seed(10)
    data = np.random.normal(100, 20, 200)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.boxplot(data, vert=False)
    plt.show()

代碼中我們首先通過numpy生成了一個包含200個隨機數的一維數組，然後將這個數組作為參數傳遞給plt.boxplot()函數，生成一個箱線圖。

如下所示，生成的箱線圖顯示了所有數據點的分佈情況，以及四分位數、中位數和異常值。

Seaborn繪製箱線圖

Seaborn是在Matplotlib基礎上建立的一個數據可視化庫，它旨在簡化多個圖形之間的比較和創建。Seaborn具有比Matplotlib更好的默認參數設置來製作漂亮的圖形。它可以通過一些簡單的命令，使數據集中的模式變得更加明顯，這將幫助我們更好地理解數據集和模式。

下面是使用Seaborn繪製一個箱線圖的示例代碼：

    import seaborn as sns
    import numpy as np

    np.random.seed(10)
    data = np.random.normal(100, 20, 200)
    ax = sns.boxplot(data=data)
    plt.show()

代碼中我們同樣使用Numpy生成一個包含200個隨機數的一維數組，然後作為參數傳遞給sns.boxplot()函數，生成一個箱線圖。

如下所示，生成的箱線圖顯示了所有數據點的分佈情況，以及四分位數、中位數和異常值。

Plotly繪製箱線圖

Plotly是一種高度交互性的數據可視化庫，它可以生成多種類型的圖形，包括散點圖、直方圖、餅圖、線圖等等。Plotly還支持Python、R、JavaScript等多種編程語言。

下面是使用Plotly繪製箱線圖的示例代碼：

    import plotly.express as px
    import numpy as np

    np.random.seed(10)
    data = np.random.normal(100, 20, 200)
    fig = px.box(data, y=data)
    fig.show()

與前面兩個例子不同的是，在這個示例中我們需要使用plotly.express庫中的px.box()函數來生成一個箱線圖。我們同樣使用Numpy生成一個包含200個隨機數的一維數組，然後作為參數傳遞給函數px.box()。

如下所示，生成的箱線圖顯示了所有數據點的分佈情況，以及四分位數、中位數和異常值。

多圖繪製

有些情況下，我們需要在同一個頁面上同時展示多個箱線圖。下面是一個將Matplotlib、Seaborn和Plotly生成的三個箱線圖放在同一個頁面上的示例代碼：

    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import plotly.express as px
    import numpy as np

    np.random.seed(10)
    data = np.random.normal(100, 20, 200)

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.boxplot(data, vert=False)

    ax = sns.boxplot(data=data)

    fig = px.box(data, y=data)
    fig.show()

如下所示，代碼中我們先生成一個包含200個隨機數的Numpy一維數組，然後使用Matplotlib、Seaborn和Plotly分別繪製了三個箱線圖，並將它們放在同一個頁面上。

結語

在本文中，我們介紹了基於Matplotlib、Seaborn和Plotly三種Python庫的箱線圖繪製方法。可以根據需要選擇適合自己的工具包，開始繪製相應的箱線圖。這些庫均提供了豐富的繪圖功能，並且對數據的可視化非常友好。