高级箱型图

一个点展示多个数据

在箱形图（box plot）中，如果你想在一个点上展示多组数据，可以通过在同一位置绘制多个箱形图来实现。这通常用于比较不同组在相同特征上的分布情况

假设我们有三组数据，每组数据包含多个子组，每个子组在同一个 x 轴位置上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
data1 = [np.random.normal(0, 1, 100), np.random.normal(1, 1, 100), np.random.normal(2, 1, 100)]
data2 = [np.random.normal(0.5, 1, 100), np.random.normal(1.5, 1, 100), np.random.normal(2.5, 1, 100)]
data3 = [np.random.normal(0.2, 1, 100), np.random.normal(1.2, 1, 100), np.random.normal(2.2, 1, 100)]

# 合并数据
all_data = [data1, data2, data3]

# 创建箱形图
fig, ax = plt.subplots()

positions = [[1, 2, 3], [1.5, 2.5, 3.5], [1.2, 2.2, 3.2]]

# 绘制每个组的箱形图
colors = ['lightblue', 'lightgreen', 'lightyellow']
for i, (group, pos) in enumerate(zip(all_data, positions)):
    bp = ax.boxplot(group, positions=pos, widths=0.2, patch_artist=True, showmeans=True, meanline=True)
    for patch in bp['boxes']:
        patch.set_facecolor(colors[i])

# 设置 X 轴标签
ax.set_xticks([1.25, 2.25, 3.25])
ax.set_xticklabels(['Group 1', 'Group 2', 'Group 3'])

# 添加标题和标签
plt.title('Box Plot with Multiple Data Groups')
plt.xlabel('Data Set')
plt.ylabel('Values')

# 添加图例
legend_elements = [plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 1', markerfacecolor='lightblue', markersize=10),
                   plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 2', markerfacecolor='lightgreen', markersize=10),
                   plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 3', markerfacecolor='lightyellow', markersize=10)]
plt.legend(handles=legend_elements, loc='upper left')

# 显示图形
plt.show()

解释

1. 导入库：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

2. 示例数据：

   data1 = [np.random.normal(0, 1, 100), np.random.normal(1, 1, 100), np.random.normal(2, 1, 100)]
   data2 = [np.random.normal(0.5, 1, 100), np.random.normal(1.5, 1, 100), np.random.normal(2.5, 1, 100)]
   data3 = [np.random.normal(0.2, 1, 100), np.random.normal(1.2, 1, 100), np.random.normal(2.2, 1, 100)]

   • data1, data2, data3 分别是三组数据，每组数据包含三个子组。

3. 合并数据：

   all_data = [data1, data2, data3]

4. 创建箱形图：

   fig, ax = plt.subplots()

5. 设置位置：

   positions = [[1, 2, 3], [1.5, 2.5, 3.5], [1.2, 2.2, 3.2]]

   • positions 列表定义了每个子组在 X 轴上的位置。通过微调位置，可以避免箱形图重叠。

6. 绘制每个组的箱形图：

   colors = ['lightblue', 'lightgreen', 'lightyellow']
   for i, (group, pos) in enumerate(zip(all_data, positions)):
       bp = ax.boxplot(group, positions=pos, widths=0.2, patch_artist=True, showmeans=True, meanline=True)
       for patch in bp['boxes']:
           patch.set_facecolor(colors[i])

   • ax.boxplot 函数用于绘制箱形图。
   • positions 参数设置每个子组的位置。
   • widths 参数设置箱形图的宽度。
   • patch_artist=True 允许填充箱体颜色。
   • showmeans=True 和 meanline=True 显示平均线和均值。
   • for patch in bp['boxes'] 循环为每个箱体设置颜色。

7. 设置 X 轴标签：

   ax.set_xticks([1.25, 2.25, 3.25])
   ax.set_xticklabels(['Group 1', 'Group 2', 'Group 3'])

8. 添加标题和标签：

   plt.title('Box Plot with Multiple Data Groups')
   plt.xlabel('Data Set')
   plt.ylabel('Values')

9. 添加图例：

   legend_elements = [plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 1', markerfacecolor='lightblue', markersize=10),
                      plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 2', markerfacecolor='lightgreen', markersize=10),
                      plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', label='Group 3', markerfacecolor='lightyellow', markersize=10)]
   plt.legend(handles=legend_elements, loc='upper left')

10. 显示图形：

    plt.show()