python数据可视化箱线图

要在Python中绘制数据可视化的箱线图，可以使用plotly库。下面是一个简单的示例代码：

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

data = [
    go.Box(
        y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]  # 输入你的数据
    )
]

py.plot(data)

这段代码将绘制一个基本的箱线图，其中y轴上的数据是你提供的数据。你可以根据自己的需求修改数据，并可以添加更多的箱线图以进行比较分析。

python数据可视化箱线图数据集

Python 数据可视化之箱线图

使用 Matplotlib 绘制简单箱线图

Matplotlib 是一个非常流行的 Python 可视化库，适合创建静态图形。下面是一个简单的箱线图绘制实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建随机数作为样本数据
np.random.seed(0)
data = [np.random.normal(loc=mu, scale=1, size=100) for mu in range(-2, 3)]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(data)

# 添加标题和标签
plt.title('Simple Box Plot Example')
plt.xlabel('Groups')
plt.ylabel('Values')

# 显示图像
plt.show()

此代码片段展示了如何使用 boxplot 函数来快速生成一组正态分布数据的箱形图[^1]。

利用 Seaborn 进行高级定制

Seaborn 建立在 Matplotlib 的基础上，提供了更加美观且易于使用的接口。这里有一个基于真实世界数据集的例子:

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载内置的小费数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

sns.set_theme(style="whitegrid")  # 设置主题样式
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 自定义图表外观
ax.set_title('Total Bill by Day of Week', pad=20)
ax.set_xlabel('Day')
ax.set_ylabel('Total Bill ($)')

plt.show()

这段代码不仅实现了按星期几分类的日营业额箱线图，还通过设置不同的参数调整了图表的整体风格[^2]。

实战案例：二手房价格分析

针对特定应用场景如房地产市场研究，可以通过如下方式构建更为复杂的分组箱线图。考虑到不同地区房源数量差异较大，在实际操作中可能需要先整理好数据再进行绘图[^3]:

from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt

def preprocess_data(df):
    """预处理原始 DataFrame"""
    grouped_prices = defaultdict(list)
    
    df_sorted = df.sort_values(by='average_price', ascending=False).groupby('district')['price']
    for district, prices in df_sorted:
        grouped_prices[district].extend(prices.tolist())
        
    return list(grouped_prices.values()), list(grouped_prices.keys())

df = ...  # 假设这是已经加载好的包含 'district' 和 'price' 字段的数据框
prices_by_district, districts = preprocess_data(df)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,7))
bp = ax.boxplot(prices_by_district, patch_artist=True)

for box in bp['boxes']:
    # 更改箱子颜色
    box.set(facecolor ='lightblue')

ax.set_xticklabels(districts, rotation=45)
ax.set_title('Second-hand House Prices Distribution Across Districts')
ax.set_xlabel('District')
ax.set_ylabel('Price (RMB/sq.m)')
plt.tight_layout()

plt.show()

上述代码首先对各个区县内的房价进行了排序并重新组织成适用于 boxplot() 方法输入的形式；接着设置了更丰富的视觉效果，比如旋转 X 轴上的文字标签以便阅读、改变箱体填充色等特性。

使用python数据可视化

在Python中，数据可视化是一个非常强大的工具，它帮助我们理解并呈现复杂的数据结构。Python有许多库支持数据可视化，其中最著名的是matplotlib、seaborn和plotly等。

Matplotlib：这是Python中最基础也是最广泛使用的绘图库，提供了丰富的线图、柱状图、散点图、直方图等基本图表类型，以及高级定制功能。
Seaborn: 建立在matplotlib之上，设计风格更简洁优雅，特别适合制作统计图形，如热力图、小提琴图、箱线图等。
Plotly 和 Altair：这两个库更适合创建交互式图表和网络图表，适用于Web应用展示动态数据。
Pandas Plotting: Pandas内置了一套简单的数据可视化工具，直接对DataFrame操作即可生成各种图表。
Bokeh 和 **Matplotlib notebook (Jupyter)**：它们提供更复杂的交互体验，尤其是在Jupyter Notebook环境中，可以实时查看和调整图表。

学习数据可视化通常涉及选择合适的图表类型，处理数据清洗和预处理，然后使用相应的库进行绘制。Python的数据可视化流程一般包括数据加载、数据清洗、数据探索性分析和最后的可视化呈现。

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