python 中箱線圖繪制

一、箱線圖圖繪制參數詳解

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)

• x：指定要繪制箱線圖的數據

• notch：是否以凹口的形式展現箱線圖，默認非凹口

• sym：指定異常點的形狀，默認為+號顯示

• vert：是否需要將箱線圖垂直擺放，默認垂直擺放

• whis：指定上下須與上下四分位的距離，默認為1.5倍的四分位差

• positions：指定箱線圖的位置，默認為[0,1,2…]

• widths：指定箱線圖的寬度，默認為0.5

• patch_artist：bool類型參數，是否填充箱體的顏色；默認為False

• meanline：bool類型參數，是否用線的形式表示均值，默認為False

• showmeans：bool類型參數，是否顯示均值，默認為False

• showcaps：bool類型參數，是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線（即上下須），默認為True

• showbox：bool類型參數，是否顯示箱線圖的箱體，默認為True

• showfliers：是否顯示異常值，默認為True

• boxprops：設置箱體的屬性，如邊框色，填充色等

• labels：為箱線圖添加標簽，類似於圖例的作用

• filerprops：設置異常值的屬性，如異常點的形狀、大小、填充色等

• medianprops：設置中位數的屬性，如線的類型、粗細等

• meanprops：設置均值的屬性，如點的大小、顏色等

• capprops：設置箱線圖頂端和末端線條的屬性，如顏色、粗細等

• whiskerprops：設置須的屬性，如顏色、粗細、線的類型等

返回值：result

字典將箱形圖的每個組成部分映射到matplotlib.lines.Line2D創建的實例列表。該詞典具有以下鍵（假定垂直框圖）：

• boxes：箱圖的主體，顯示四分位數和中位數的置信區間（如果啟用）。
• medians：每個框的中間的水平線。
• whiskers：垂直線延伸到最極端的非異常數據點。
• caps：晶須末端的水平線。
• fliers：表示超出晶須（傳單）的數據的點。
• means：表示均值的點或線。

官方鏈接：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.boxplot.html

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數據
Sec_Buildings = pd.read_excel('sec_buildings.xlsx')
# 繪制箱線圖
plt.boxplot(x = Sec_Buildings.price_unit, # 指定繪圖數據
            patch_artist=True, # 要求用自定義顏色填充盒形圖，默認白色填充
            showmeans=True, # 以點的形式顯示均值
            boxprops = {'color':'black','facecolor':'steelblue'}, # 設置箱體屬性，如邊框色和填充色
            # 設置異常點屬性，如點的形狀、填充色和點的大小
            flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3}, 
            # 設置均值點的屬性，如點的形狀、填充色和點的大小
            meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4}, 
            # 設置中位數線的屬性，如線的類型和顏色
            medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}, 
            labels = [''] # 刪除x軸的刻度標簽，否則圖形顯示刻度標簽為1
           )
# 添加圖形標題
plt.title('二手房單價分布的箱線圖')
# 顯示圖形
plt.show()

     

②

# 二手房在各行政區域的平均單價
group_region = Sec_Buildings.groupby('region')
avg_price = group_region.aggregate({'price_unit':np.mean}).sort_values('price_unit', ascending = False)
print(avg_price)
# 通過循環，將不同行政區域的二手房存儲到列表中
print(avg_price.index)
region_price = []
for region in avg_price.index:
    region_price.append(Sec_Buildings.price_unit[Sec_Buildings.region == region])
# 繪制分組箱線圖
# print(region_price)
plt.boxplot(x = region_price, 
            patch_artist=True,
            labels = avg_price.index, # 添加x軸的刻度標簽
            showmeans=True, 
            boxprops = {'color':'black', 'facecolor':'steelblue'}, 
            flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3}, 
            meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4},
            medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}
           )
# 添加y軸標簽
plt.ylabel('單價（元）')
# 添加標題
plt.title('不同行政區域的二手房單價對比')
# 顯示圖形
plt.show()

   

 

二、sns箱線圖繪制http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html

# 繪制分組箱線圖
sns.boxplot(x = 'region', y = 'price_unit', data = Sec_Buildings, 
            order = avg_price.index, showmeans=True,color = 'steelblue',
            flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3}, 
            meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4},
            medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}
           )
# 更改x軸和y軸標簽
plt.xlabel('')
plt.ylabel('單價（元）')
# 添加標題
plt.title('不同行政區域的二手房單價對比')
# 顯示圖形
plt.show()