matplotlib
Wykresy pudełkowe

Funkcja Boxplot

Matplotlib ma własną implementację boxplot . Istotnymi aspektami tej funkcji jest to, że domyślnie wykres pudełkowy pokazuje medianę (percentyl 50%) z czerwoną linią. Pole reprezentuje Q1 i Q3 (percentyle 25 i 75), a wąsy dają wyobrażenie o zakresie danych (być może w Q1 - 1,5 IQR; Q3 + 1,5 IQR; będąc IQR w zakresie międzykwartylowym, ale brakuje potwierdzenia). Zauważ również, że próbki poza tym zakresem są pokazane jako markery (są to tak zwane fliers).

UWAGA: Nie wszystkie implementacje boxplot podlegają tym samym zasadom. Być może najczęstszy schemat wykresu pudełkowego używa wąsów do reprezentowania minimum i maksimum (powodując brak ulotek). Zauważ również, że ten wykres jest czasem nazywany polem z pudełkiem i wąsem oraz schematem z pudełkiem i wąsem .

Poniższy przepis pokazuje niektóre rzeczy, które możesz zrobić z obecną implementacją boxplot w matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X1 = np.random.normal(0, 1, 500)
X2 = np.random.normal(0.3, 1, 500)

# The most simple boxplot
plt.boxplot(X1)
plt.show()

# Changing some of its features
plt.boxplot(X1, notch=True, sym="o") # Use sym="" to shown no fliers; also showfliers=False
plt.show()

# Showing multiple boxplots on the same window
plt.boxplot((X1, X2), notch=True, sym="o", labels=["Set 1", "Set 2"])
plt.show()

# Hidding features of the boxplot
plt.boxplot(X2, notch=False, showfliers=False, showbox=False, showcaps=False, positions=[4], labels=["Set 2"])
plt.show()

# Advanced customization of the boxplot
line_props = dict(color="r", alpha=0.3)
bbox_props = dict(color="g", alpha=0.9, linestyle="dashdot")
flier_props = dict(marker="o", markersize=17)
plt.boxplot(X1, notch=True, whiskerprops=line_props, boxprops=bbox_props, flierprops=flier_props)
plt.show()

Rezultatem są następujące wykresy:

1. Domyślny matplotlib boxplot

2. Zmiana niektórych funkcji wykresu pudełkowego za pomocą argumentów funkcji

3. Wiele wykresów pudełkowych w tym samym oknie wykresu

4. Ukrywanie niektórych cech wykresu pudełkowego

5. Zaawansowane dostosowywanie wykresu pudełkowego za pomocą rekwizytów

Jeśli zamierzasz przeprowadzić zaawansowane dostosowywanie swojego wykresu pudełkowego, powinieneś wiedzieć, że budujesz słowniki rekwizytów (na przykład):

line_props = dict(color="r", alpha=0.3)
bbox_props = dict(color="g", alpha=0.9, linestyle="dashdot")
flier_props = dict(marker="o", markersize=17)
plt.boxplot(X1, notch=True, whiskerprops=line_props, boxprops=bbox_props, flierprops=flier_props)
plt.show()

... odnoszą się głównie (jeśli nie wszystkie) do obiektów Line2D . Oznacza to, że tylko argumenty dostępne w tej klasie są zmienne. Zauważysz istnienie słów kluczowych, takich jak: whiskerprops , boxprops , flierprops i capprops . Są to elementy, których potrzebujesz, aby zapewnić słownik rekwizytów, aby dalej go dostosowywać.

UWAGA: Dalsza personalizacja wykresu pudełkowego przy użyciu tej implementacji może okazać się trudna. W niektórych przypadkach użycie innych elementów matplotlib, takich jak łatki, do zbudowania własnego wykresu pudełkowego może być korzystne (na przykład znaczne zmiany w elemencie pudełkowym).