Python绘图：箱线图，q1=5%,q2=50%,q3=90%

在Python中，箱线图（Boxplot）是一种常用的数据可视化工具，用于展示一组数据分布的五个关键统计量：最小值（minimum）、第一四分位数（Q1，即25%的数据点），中位数（Q2，50%的数据点）、第三四分位数（Q3，75%的数据点）以及最大值（maximum）。"q1=5%" 和 "q3=90%" 显然是误记了，正确的应该是 Q1 和 Q3 各对应四分位数的百分比位置。
例如，当你绘制一个箱线图，通常你会看到一个矩形（箱子），其上边缘表示Q3，下边缘表示Q1，中间的横线（或“wedge”）则表示中位数。箱体之外的线段（whiskers）延伸到数据集中最大值和最小值的位置，但通常不会超过1.5倍IQR（四分位距，即Q3-Q1）的距离。如果数据点落在箱体之外，则被称为异常值（outliers）。
使用matplotlib或seaborn这样的库，你可以轻松创建箱线图，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(100) # 示例数据
plt.boxplot(data)
plt.ylabel('随机数值')
plt.title('箱线图示例')
plt.show()
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在这个例子中，data数组包含100个随机生成的标准正态分布数据，通过boxplot函数即可画出箱线图，并显示Q1、Q2（中位数）和Q3的位置。

相关问题

已知中位数、四分之一等，用python绘制箱线图

在Python中，绘制箱线图通常是使用matplotlib库和numpy库，或者使用专门的统计绘图库如seaborn。下面是一个简单的示例，说明如何使用matplotlib和numpy绘制箱线图：

首先，确保你已经安装了matplotlib和numpy库。如果未安装，可以使用pip进行安装：
pip install matplotlib numpy
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接着，你可以生成一些数据或者使用你已知的中位数、四分之一等值来构建数据集。

使用numpy库中的函数来计算四分位数，并使用matplotlib库中的函数来绘制箱线图。

以下是一个使用Python绘制箱线图的代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了数据集，或者你已知的中位数、四分位数等值
# 这里我们随机生成一些数据作为示例
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算四分位数
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q2 = np.percentile(data, 50) # 中位数
Q3 = np.percentile(data, 75)

# 计算IQR（四分位距）
IQR = Q3 - Q1

# 计算上下界
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 过滤异常值
filtered_data = data[(data >= lower_bound) &amp; (data <= upper_bound)]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(filtered_data)
plt.title('Box Plot')
plt.ylabel('Values')
plt.show()
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在这个示例中，我们首先生成了一个正态分布的随机数据集。然后计算了第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）和第三四分位数（Q3），并绘制了箱线图。异常值被过滤掉了，以保证箱线图的准确性。

箱线图上下两边的线可以去掉吗

箱线图（Boxplot），也称为盒须图，通常由五个关键点组成：最小值（Q1）、下四分位数（Q2，即中位数）、上四分位数（Q3）、最大值，以及两条延伸线（whiskers），分别代表数据集的变异范围。如果你想要去掉箱线图的上下两条线（即上四分位数和下四分位数之上的“whiskers”），你可以通过设置特定的绘图选项来实现。
在Python的Matplotlib库中，plt.boxplot()函数有showfliers参数可以控制是否显示异常值（超出 whisker 的点）。将它设置为False即可隐藏大部分的箱体外的数据点：
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个数据列表
data = [...]

# 创建箱线图
plt.boxplot(data, showfliers=False)

# 其他绘图配置...
plt.show()
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如果你想完全移除所有边界的线条，可以自定义medians、whiskers等属性为None：
custom_boxprops = dict(boxstyle="round", facecolor="white", edgecolor="black", medianprops=dict(color="red"), whiskerprops=None)
plt.boxplot(data, boxprops=custom_boxprops)

plt.show()
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这将仅保留箱体和中位线，不显示上下边缘。