matplotlib显示箱线图的数据分布点为黑色

要将箱线图的数据分布点设置为黑色，你可以在绘制数据分布点时，将`plot`函数的参数`'r.'`修改为`'k.'`。这里的`'k'`表示黑色。以下是修改后的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(100, 20, size=(100,))

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, showmeans=True)

# 显示数据分布点（黑色）
ax.plot(np.random.normal(1, 0.04, size=len(data)), data, 'k.', alpha=0.6)

# 设置图表标题和轴标签
ax.set_title('Boxplot with Data Points')
ax.set_xlabel('Data Points')
ax.set_ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

这样修改后，数据分布点将以黑色显示在箱线图上。你可以根据需要修改其他的绘图参数。

相关问题

matplotlib aqi箱线图

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以用来绘制各种类型的图表，包括箱线图。AQI是空气质量指数，箱线图可以用来展示AQI数据的分布情况和异常值。在引用中提到了使用Matplotlib绘制箱线图的步骤，包括获取数据、导入库、绘制图表等。同时还提到了如何判断异常值，可以观察散点图、箱型图、箱线图等进行分析，也可以使用两独立样本T检验等方法。除此之外，引用中还提到了其他与AQI相关的数据分析和可视化任务，例如绘制质量等级分类散点图、PM2.5浓度与AQI线性回归拟合图、计算相关系数、绘制空气质量特征相关性热力图等。

用Matplotlib绘制箱线图

好的，下面是用Matplotlib绘制箱线图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建测试数据
np.random.seed(10)
data = np.concatenate((np.random.normal(100, 20, 200), np.random.normal(80, 30, 200),
                        np.random.normal(90, 10, 200), np.random.normal(70, 40, 200)))
labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4']
# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([data[:200], data[200:400], data[400:600], data[600:]])

# 设置标题和坐标轴标签
ax.set_title('Boxplot Example')
ax.set_xlabel('Data Group')
ax.set_ylabel('Value')

# 设置x轴刻度标签
ax.set_xticklabels(labels)

# 显示图形
plt.show()

运行代码后，会显示一个箱线图，其中包含4组数据的箱线图，每组数据由各自的均值、方差和异常值组成。