1 主要函数

1.1 boxplot

pyplot中绘制箱线图的函数为boxplot，其语法格式如下。

　　matplotlib.pyplot.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_xticks=True,autorange=False,zorder=None,hold=None,data=None)

函数中的主要参数说明如下。

■ x：接收array。表示用于绘制箱线图的数据，无默认。

■ notch：接收boolean。表示中间箱体是否有缺口，默认为None。

■ sym：接收特定string。指定异常点形状，默认为None。

■ vert：接收boolean。表示图形是纵向还是横向，默认为None

■ positions：接收array。表示图形位置，默认为None。

■ widths：接收scalar或者array。表示每个箱体的宽度，默认为None。

■ labels：接收array。指定每一个箱线图的标签，默认为None。

■ meanline：接收boolean。表示是否显示均线值，默认为False。

■ patch_artist: 是否填充箱体颜色

■ showmeans: 是否显示均值

*■ meanprops: 设置均值属性，如点的大小，颜色等

*■ medianprops: 设置中位数的属性，如线的类型，大小等

■ showfliers: 是否表示有异常值

*■ boxprops：设置箱体的属性，边框色和填充色

2 例子

2.1 箱线图例子

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#导入2007—2016年就业数据
Emp_data= np.loadtxt('d:\data\Employedpopulation.csv',delimiter = ",",usecols=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),dtype=int)# 设置Matplotlib正常显示中文和负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号#将2007—2016年就业数据赋值给X
X = [Emp_data[1],Emp_data[2],Emp_data[3]]
#创建一个绘图对象
plt.figure(figsize=(8, 6))
label = ['全国就业','城镇就业','乡村就业']  #定义箱线的标签，标签是列表
#绘制箱线图
plt.boxplot(X,notch=True, labels=label,meanline=True)
#添加标题
plt.title("2007-2016年城镇、乡村和全部就业人员情况箱线图")
#添加图例
plt.legend({'全国就业','城镇就业','乡村就业'})
# plt.savefig('d:/data/Employedpopulation_box.png')
plt.show()

2.2 例子2

plt.boxplot(x=df['Age'].fillna(0),patch_artist=True,showmeans =True,boxprops={'color':'red','facecolor':'steelblue'},showfliers=True,widths=0.4,flierprops={'marker':'o','markerfacecolor':'red','markersize':5},meanprops={'marker':'D','markerfacecolor':'indianred','markersize':4},medianprops={'linestyle':'--','color':'orange'})
plt.title('user age boxplot')
plt.show()

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