matplotlib设置箱型图颜色
时间: 2023-09-27 21:12:10 浏览: 59
你可以使用`boxprops`参数来设置箱线的属性,包括颜色、线型、线宽等。具体示例如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(123)
data = np.random.normal(size=(100, 4))
# 设置箱型图属性
boxprops = dict(linestyle='-', linewidth=2, color='blue')
# 绘制箱型图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, boxprops=boxprops)
# 显示图形
plt.show()
```
在`boxprops`中,`linestyle`指定线型,`linewidth`指定线宽,`color`指定颜色。你可以根据需要自行修改这些属性的值。
相关问题
matplotlib设置箱型图上限颜色
要设置箱型图的上限颜色,可以使用 `boxprops` 参数来指定箱线的属性,包括边框颜色、边框宽度、填充颜色等。具体来说,可以通过设置 `boxprops` 中的 `'color'` 属性来指定箱线的颜色。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, boxprops={'color': 'red', 'linewidth': 2}, whiskerprops={'linewidth': 2})
plt.show()
```
在上面的例子中,`boxprops={'color': 'red', 'linewidth': 2}` 指定箱线的颜色为红色,边框宽度为 2。你可以根据需要调整这些参数来获得你想要的效果。
matplotlib设置箱型图异常值的颜色
你可以使用 `boxplot` 函数的 `flierprops` 参数来设置箱型图异常值的颜色。下面是一个例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(size=(100,))
# 绘制箱型图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data, flierprops={"markerfacecolor": "red", "marker": "o"})
plt.show()
```
在上面的例子中,`flierprops` 参数包含两个键值对。`markerfacecolor` 设置异常值的颜色为红色,`marker` 设置异常值的形状为圆圈。你可以根据需要修改这些参数的值。