python绘制箱线图的图例
时间: 2023-06-28 10:05:45 浏览: 108
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:
```python
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。
相关问题
python seaborn箱线图图例
箱线图的图例可以通过添加`legend=True`参数来实现。例如,使用seaborn库绘制箱线图时,可以在绘图函数中添加`legend=True`来显示图例。以下是一个示例代码:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')
sns.boxplot(x=df["species"], y=df["sepal_width"], legend=True)
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用seaborn库加载了iris数据集,并使用`boxplot`函数绘制了一个箱线图。通过将`legend=True`作为参数传递给绘图函数,图例将被显示出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python:matplotlib和seaborn 箱线图——分析及示例](https://blog.csdn.net/weixin_41869644/article/details/89218722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python | Seaborn可视化合集 | 分布图(Distribution)之箱线图](https://blog.csdn.net/Luminoll/article/details/123183653)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python怎么给箱线图添加图例
要给 Python 箱线图添加图例,你可以使用函数`matplotlib.pyplot.legend()`。具体来说,你需要在调用`plt.boxplot()`函数绘制箱线图之后,调用`plt.legend()`函数,并将其作为第一个参数传递给一个列表,该列表包含每个箱线图所代表的数据集的标签。
以下是一个例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一些模拟数据
np.random.seed(1)
data1 = np.random.normal(0, 1, 50)
data2 = np.random.normal(1, 1, 50)
# 绘制箱线图
plt.boxplot([data1, data2])
# 添加图例
plt.legend(['Data 1', 'Data 2'])
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先创建两个模拟数据集,然后使用`plt.boxplot()`函数绘制它们的箱线图。最后,我们使用`plt.legend()`函数添加一个图例,该图例显示每个数据集的标签。
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