箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。然则如不雅我们须要更多的信息呢？也许我们想要更清楚的看到标准误差？也许中值与均值有很大年夜不合，我们有很多离群值？如不雅有如许的偏移和很多值都集中在一边呢？

这就是箱形图所合适干的工作了。箱形图给我们供给了膳绫擎所有的信息。实线框的底部和顶部老是第一个和第三个四分位（比如 25% 和 75% 的数据），箱体中的横线老是第二个四分位（中位数）。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线）大年夜这个箱体伸出，显示数据典范围。

因为每个组/变量的框图都是分别绘制的，所以很轻易设置。xdata 是一个组/变量的列表。Matplotlib 库的 boxplot() 函数为 ydata 中的每一列或每一个向量绘制一个箱体。是以，xdata 中的每个值对应于 ydata 中的一个列/向量。我们所要设置的就是箱体的美不雅。

def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""):  
    _, ax = plt.subplots()   
 
    # Draw boxplots, specifying desired style  
    ax.boxplot(y_data  
               # patch_artist must be True to control box fill  
               , patch_artist = True  
               # Properties of median line  
               , medianprops = {'color': median_color}  
               # Properties of box  
               , boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color}  
               # Properties of whiskers  
               , whiskerprops = {'color': base_color}  
               # Properties 	
			
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本文标题：5使用Python代码轻松实现数据可视化的方法
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