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()

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。

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Python绘图：箱线图，设q1=5%,q2=50%,q3=90%

箱线图，也称为盒须图或Whisker plot，是一种常用的数据可视化工具，用于展示一组数据的分布情况，特别是中位数、四分位数以及异常值。在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建箱线图。这里提到的q1（第一四分位数），是指将数据从小到大排列后处于中间位置的25%数据点；q2（第二四分位数），即中位数，是一半数据点位于其下一半，另一半位于其上的一条分割线；q3（第三四分位数）则是剩余75%数据点的上限。

例如，如果你有一个名为data的列表，你可以按照以下步骤绘制箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是一个包含数值的列表
data = [数值1, 数值2, ...]

# 计算q1, q2, q3
q1 = np.percentile(data, 25)   # 第一四分位数
q2 = np.percentile(data, 50)   # 中位数
q3 = np.percentile(data, 75)   # 第三四分位数

# 创建箱线图
plt.boxplot(data)
plt.axhline(q1, color='black', linestyle='-', label=f'Q1={q1}')
plt.axhline(q2, color='red', linestyle='-', label=f'Median={q2}')
plt.axhline(q3, color='black', linestyle='-', label=f'Q3={q3}')

# 添加标题和标签
plt.title('Box Plot Example')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，黑色线代表Q1，红色线代表中位数，另一根黑色线代表Q3。异常值通常由箱体之外的线表示出来，如果数据中有超过Q1-1.5(IQR)或Q3+1.5(IQR)的值，则会被认为是异常值，其中IQR是四分位距，等于Q3-Q1。

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：

1. 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

2. 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。

3. 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) & (data <= upper_bound)]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(filtered_data)
plt.title('Box Plot')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

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。