好看的箱线图代码

以下是一个简单的Python代码，可以用来绘制一个美观的箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=(100, 4), loc=0, scale=1)

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

# 设置图表标题和标签
ax.set_title('Boxplot of Random Data')
ax.set_xlabel('Variable X')
ax.set_ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

这个代码使用了Matplotlib库来绘制箱线图。首先，我们生成了一个包含100个样本和4个变量的随机数据集。然后，我们使用`ax.boxplot()`函数绘制箱线图。最后，我们设置了图表的标题、标签和其他属性，并使用`plt.show()`函数显示图表。

你可以根据自己的需要修改代码，例如更改数据集、更改图表属性或添加更多变量。

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r语言单因素方差分析做配了色好看的箱线图代码

以下是使用 ggplot2 包绘制配色美观的单因素方差分析箱线图的 R 代码示例：

library(ggplot2)

# 生成示例数据
set.seed(123)
df <- data.frame(
  group = rep(c("A", "B", "C"), each = 20),
  value = c(rnorm(20, 10, 2), rnorm(20, 12, 2), rnorm(20, 14, 2))
)

# 进行单因素方差分析
anova_result <- aov(value ~ group, data = df)
summary(anova_result)

# 绘制箱线图
ggplot(df, aes(x = group, y = value, fill = group)) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values = c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73")) + # 设置颜色
  labs(title = "单因素方差分析箱线图", x = "组别", y = "值") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) # 设置标题居中

代码解释：

1. 首先加载 `ggplot2` 包，用于绘制图形。
2. 然后生成示例数据，包括组别和值两个变量。这里使用 `set.seed` 函数设置随机种子，以便结果可重复。
3. 使用 `aov` 函数进行单因素方差分析，并使用 `summary` 函数查看分析结果。
4. 使用 `ggplot` 函数绘制箱线图。其中，`aes` 函数指定 x 轴为组别，y 轴为值，fill 参数指定填充颜色为组别。`geom_boxplot` 函数用于绘制箱线图。`scale_fill_manual` 函数用于手动设置颜色，这里使用了三种不同颜色。`labs` 函数用于设置标题和坐标轴标签。`theme` 函数用于设置标题居中。
5. 运行代码，即可得到单因素方差分析配色美观的箱线图。