jmp怎么做合并的箱线图_python怎么画箱线图？Matplotlib数据可视化006：箱线图

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箱线图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。

箱线图API:

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：指定要绘制箱线图的数据；

notch：是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；

sym：指定异常点的形状，默认为+号显示；

vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；

whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；

positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]；

widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；

patch_artist：是否填充箱体的颜色；

meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；

showmeans：是否显示均值，默认不显示；

showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；

showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；

showfliers：是否显示异常值，默认显示；

boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；

labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；

filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；

medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；

meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；

capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；

whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；

# 引入模块import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# 中文乱码和坐标轴负号的处理plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 加载数据path="C:/Users/Administrator/Desktop/exercise_data/train.csv"df=pd.read_csv(path)df.head()# 将缺失值删除df.dropna(subset=["Age"],inplace=True)# 画图plt.boxplot(x=df.Age,           patch_artist=True, # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充           showmeans=True, # 以点的形式显示均值           boxprops = {'color':'black','facecolor':'blue'}, # 设置箱体属性，填充色和边框色           flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'}, # 设置异常值属性，点的形状、填充色和边框色           meanprops = {'marker':'*','markerfacecolor':'y','markersize':'12'}, # 设置均值点的属性，点的形状、填充色           medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}) # 设置中位数线的属性，线的类型和颜色)plt.xlabel("年龄",fontdict={'fontsize':12, 'color':'k'})plt.title("泰坦尼克号乘客年龄箱线图",fontdict={'fontsize':'18', 'color':'k'})

箱线图四分位数：

将n个数从小到大排序，下四分位数是四分之一位置对应的数，一次类推：

下四分位：Q1=(n+1)/4

中分位：Q2=(n+1)/2

上四分位：Q3=3*(n+1)/4

四分位距：IQR=Q3-Q1

下界：Q1-1.5IQR

上界：Q3+1.5IQR

定义超出上界或者下界的数据解释离群值或者异常值。

将乘客年龄按照仓位划分

# 按舱级排序，为了后面正常显示分组盒形图的顺序df.sort_values(by = 'Pclass', inplace=True)# 通过for循环将不同仓位的年龄人群分别存储到列表Age变量中Age = []Levels = df.Pclass.unique()for Pclass in Levels:    Age.append(df.loc[df.Pclass==Pclass,'Age'])# 绘图plt.boxplot(x=Age,           patch_artist=True, # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充           labels = ['一等舱','二等舱','三等舱'], # 添加具体的标签名称           showmeans=True, # 以点的形式显示均值           boxprops = {'color':'black','facecolor':'blue'}, # 设置箱体属性，填充色和边框色           flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','color':'black'}, # 设置异常值属性，点的形状、填充色和边框色           meanprops = {'marker':'*','markerfacecolor':'y','markersize':'12'}, # 设置均值点的属性，点的形状、填充色           medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}) # 设置中位数线的属性，线的类型和颜色)plt.ylabel("年龄",fontdict={'fontsize':12, 'color':'k'})plt.title("泰坦尼克号乘客年龄箱线图",fontdict={'fontsize':'18', 'color':'k'})# 显示图形plt.show()

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