ax.boxplot()函数都有什么参数，分别有什么作用呢，同时举个例子

ax.boxplot()函数有很多参数，其中一些重要的参数及其作用如下：

1. x/y：指定数据的输入，x表示水平方向，y表示垂直方向；
2. whis：指定盒须的长度，值越大则盒须会伸得更长，反之则会更短；
3. widths：指定盒的宽度；
4. sym：指定异常值的标记符号；
5. notch：指定是否绘制缺口盒图，即中位数周围的缺口部分。

下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, widths=0.5, sym='ro', whis=1.5, notch=True)

plt.show()

这段代码生成的盒图会绘制三个盒子，每个盒子中包含100个正态分布的随机数点。盒子宽度为0.5，异常值用红色圆圈标记；盒须长度为1.5，因此盒须会相应地伸长；同时采用了缺口盒图效果。

相关问题

能否举个例子，用python如何画boxplot，设置不显示异常值

当然可以。以下是一个使用Python绘制箱线图并隐藏异常值的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机数据
values = np.random.randint(1, 101, size=50)

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(values, showfliers=False)

# 设置图表属性
ax.set_title('Box plot')
ax.set_ylabel('Values')

# 显示箱线图
plt.show()

在这个示例中，我们使用Numpy生成一个包含50个介于1和100之间随机数的数组，然后使用Matplotlib的boxplot函数绘制箱线图。通过将showfliers参数设置为False，我们可以隐藏箱线图中的异常值。最后，我们设置了一些图表属性并显示了绘制的箱线图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55]) data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53]) plt.boxplot([data_a, data_b], labels=('男生各科平均成绩', '女生各科平均成绩'), meanline=True, widths=0.5, vert=False, patch_artist=True) plt.title('高二男生和女生各科平均成绩') plt.xlim(40, 100) plt.show()转为堆积面积图并美化

由于盒图和堆积面积图的图形表达方式不同，不能简单地将盒图转换为堆积面积图。以下是一个堆积面积图的例子，用于对比两组数据的占比情况：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55])
data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53])

fig, ax = plt.subplots()

ax.stackplot(range(len(data_a)), data_a, data_b, labels=('男生各科平均成绩', '女生各科平均成绩'))

ax.set_title('高二男生和女生各科平均成绩')
ax.set_xlim(0, len(data_a)-1)
ax.set_ylim(0, 200)
ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了`stackplot()`函数来绘制堆积面积图。函数的第一个参数是X轴数据，第二个和第三个参数是两组数据，用于堆积在一起。我们还使用`labels`参数添加了图例，并使用`set_xlim()`和`set_ylim()`方法来设置X轴和Y轴的范围。

最后，我们可以使用各种美化技巧来增强图形的可读性，例如添加轴标签、调整字体大小和颜色等。