python绘制箱线图

箱线图是一种用于可视化数据分布情况的图表，可以显示数据的中位数、四分位数和异常值。Python中可以使用matplotlib库绘制箱线图。

下面是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib库绘制箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(100)

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

# 添加标题和标签
ax.set_title('Boxplot of Random Data')
ax.set_ylabel('Value')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用numpy库生成了一组随机数据，然后使用matplotlib库中的boxplot函数绘制了箱线图。接着，我们添加了标题和标签，最后显示了图形。

相关问题

Python绘制箱线图

以下是使用Matplotlib绘制箱线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 随机生成5行9列 [10, 100]之间的数
x = np.random.randint(10, 100, size=(5, 9))
print(x) # 打印数据

# 绘制箱线图
plt.boxplot(x, labels=list("ABCDEFGHI"), sym="r+", showmeans=True)
plt.grid(True) # 显示网格
plt.show() # 显示图片

上述代码中，我们使用了Matplotlib库中的`boxplot()`函数来绘制箱线图。其中，`x`是一个二维数组，每一行代表一个数据集，每一列代表该数据集中的一个数据点。`labels`参数用于指定每个数据集的标签，`sym`参数用于指定异常值的标记样式，`showmeans`参数用于显示均值。

python绘制箱线图的图例

使用 Matplotlib 库绘制箱线图时，可以使用 `plt.legend()` 函数添加图例。由于箱线图通常只有一个数据系列，因此可以通过添加文本注释来说明不同的箱线代表的含义。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成样本数据
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

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

# 添加文本注释和图例
ax.set_xticklabels(['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'])
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Box plot')
ax.annotate('Outlier', xy=(1, 2), xytext=(2, 2.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.legend(['Data'])

plt.show()

在这个例子中，我们使用了 `ax.legend(['Data'])` 来添加图例，并使用了 `ax.annotate()` 函数添加了一个文本注释，说明了箱线图中的异常值。