python 分组箱线图

要绘制分组箱线图，您可以使用 Python 中的 Matplotlib 库。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
group1 = np.random.normal(100, 10, 50)
group2 = np.random.normal(90, 20, 50)
group3 = np.random.normal(80, 30, 50)
group4 = np.random.normal(70, 40, 50)

# 将数据组合在一起
data = [group1, group2, group3, group4]

# 绘制分组箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)

# 设置 x 轴标签
ax.set_xticklabels(['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4'])

# 设置 y 轴标签
ax.set_ylabel('Value')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了 4 个随机数据组，并将它们组合在一起。然后，我们使用 Matplotlib 中的 `boxplot()` 函数绘制了分组箱线图，并使用 `set_xticklabels()` 函数设置了 x 轴标签，使用 `set_ylabel()` 函数设置了 y 轴标签。最后，我们使用 `show()` 函数显示图形。

相关问题

python 分组箱线图_Python可视化17seborn-boxplot（一文玩烂）

好的，我会尽力回答你的问题。关于Python的分组箱线图，可以使用Seaborn库中的boxplot函数进行绘制。下面是一个简单的例子：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 绘制分组箱线图
sns.boxplot(x='Group', y='Value', data=data)

在这个例子中，我们创建了一个包含分组数据的DataFrame对象，并调用Seaborn的boxplot函数来绘制分组箱线图。其中，x参数指定分组变量的名称，y参数指定数值变量的名称，data参数则是我们创建的数据对象。

如果你需要更进一步的定制化，Seaborn库还提供了许多其他参数和选项来绘制不同样式和风格的分组箱线图。你可以参考Seaborn官方文档或其他相关教程进行学习和练习。

python箱线图分组

要绘制Python中的分组箱线图，请按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据：数据应该是一个包含多个组的二维数组，每个组都应该有一个标签，以便能够将它们区分开来。例如：

data = {
    'Group A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Group B': [2, 3, 4, 5, 6],
    'Group C': [3, 4, 5, 6, 7]
}

2. 导入必要的库：要绘制箱线图，我们需要使用Matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt

3. 为每个组计算箱线图中的值：我们需要为每个组计算五个值，即最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。可以使用NumPy库来计算这些值。

import numpy as np

box_data = []
for key, values in data.items():
    box_data.append(values)

plt.boxplot(box_data)
plt.show()

4. 绘制箱线图：我们现在可以使用Matplotlib的boxplot函数来绘制分组箱线图了。

plt.boxplot(box_data)
plt.xticks(range(1, len(data) + 1), data.keys())
plt.show()

这将绘制一个分组箱线图，其中每个组都有一个箱体、须和异常值。每个组的标签将放置在x轴上。