绘制箱形图

使用 boxplot() 绘制箱形图

使用 pyplot 的 boxplot() 函数可以快速绘制箱形图，boxplot() 函数的语法格式如下所示 ：

boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None,
        widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None,
        conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None,
        showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels-None,
        flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None,
        whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False,
        zorder=None, *, data=None)

该函数常用参数的含义如下 ：

・ x ：绘制箱形图的数据。
・ sym ：表示异常值对应的符号，默认为空心圆圈。
・ vert ：表示是否将箱形图垂直摆放，默认为垂直摆放。
・ whis ：表示箱形图上下须与上下四分位的距离，默认为 1.5 倍的四分位差。
・ positions ：表示箱体的位置。
・ widths ：表示箱体的宽度，默认为 0.5。
・ patch_artist ：表示是否填充箱体的颜色，默认不填充。
・ meanline ：是否用横跨箱体的线条标出中位数，默认不使用。
・ showcaps ：表示是否显示箱体顶部和底部的横线，默认显示。
・ showbox：表示是否显示箱形图的箱体，默认显示。
・ showfliers ：表示是否显示异常值，默认显示。
・ labels ：表示箱形图的标签。
・ boxprops ：表示控制箱体属性的字典。

使用boxplot() 函数绘制一个箱形图，代码如下。

In [22]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(100)
# 绘制箱形图：显示中位数的线条， 箱体宽度为 0.3, 填充箱体颜色, 不显示异常值
plt.boxplot (data, meanline=True, widths=0.3, patch_artist=True,
             showfliers=False)
plt.show ()

运行程序，效果如图 2-20 所示。

实例8:2017 年和 2018 年全国发电量统计

“中国报告大厅”网站对 2017 年和 2018 年的发电量分别进行了监测统计，结果如表 2-7 所示。

根据表 2-7 的数据，将“发电量（亿千瓦·时）” 两列的数据作为 x 轴的数据，将 “2017年” 和 “2018年” 作为y 轴的刻度标签，使用 boxplot（） 函数绘制 2017 年和 2018 年全国发电量的箱形图，具体代码如下。

In [23]:
# 08_generation_capacity
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.reParams['axes.unicode_minus'] = False
data_2018 = np.array([5200, 5254.5, 5283.4, 5107.8, 5443.3, 5550.6,
                      6400.2, 6404.9, 5483.1, 5330.2, 5543, 6199.9])
data_2017 = np.array([4605.2, 4710.3, 5168.9, 4767.2, 4947, 5203,
                      6047.4, 5945.5, 5219.6, 5038.1, 5196.3, 5698.6])
# 绘制箱形图
plt.boxplot([data_2018, data_2017], labels=('2018年'，'2017年')，
             meanline=True, widths=0.5, vert=False, patch__artist=True)
plt.show()

运行程序，效果如图 2-21 所示。
图 2-21 中， x 轴代表发电量， y 轴代表年份，箱体代表集中的数据范围，箱体内部的竖线代表中位数，箱形左右边缘的竖线代表最小值与最大值，右边缘竖线右侧的空心圆圈代表异常值。由图 2-21 可知，2017 年每月的发电量大多分布于 4800亿 ~ 5300亿千瓦·时范围内，2018 年每月的发电量大多分布于 5250亿 〜 5700亿千瓦·时范围内。