盒图细节|学习笔记

简介: 快速学习盒图细节

开发者学堂课程【Python 常用数据科学库:盒图细节】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址https://developer.aliyun.com/learning/course/546/detail/7503


盒图细节


在细节上还可以做一些改变。

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘x’)

Plt.title(‘box plot’)

之前的默认颜色是红色和蓝色,现在可以换一个颜色,把它换成黑白图,也就是设置颜色。设置颜色只需要在最后加入:

For components in bplot.keys();

对于每一个都需要设置颜色,并且设置线条:

For lin in bplot[components ];

调当前的组件去设置颜色:

Line.set_color(‘black’)

总体代码如下:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘x’)

Plt.title(‘box plot’)

For components in bplot.keys();

For lin in bplot[components ];

Line.set_color(‘black’)

经过以上代码就把所有的线条都设置成黑色,运行以上代码之后发现系统提示出现错误。检查代码更改之后如下:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)

Bplot=PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘x’)

Plt.title(‘box plot’)

For components in bplot.keys();

For lin in bplot[components ];

Line.set_color(‘black’)

经过以上代码就把每一个线条都设置成了黑色。

也可以横着来进行盒图的绘制,方法如下,只需要,把 vert 的 true 值改为 false 值:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=False)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘x’)

Plt.title(‘box plot’)

只是在此时把 X 轴的坐标改为 X1 X2 X3就不太合适了。所以可以把 y 里改为 X1 X2 X3。代码如下:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=False)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘y’)

Plt.title(‘box plot’)

盒图的布局没有特殊要求,只需要美观即可。

将代码中的 notch 更改为 true:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘y’)

Plt.title(‘box plot’)

盒图如下:

image.png

此时盒图中较为空旷,可以在其中填充一下颜色。

方法如下:

Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]

For pathch.color in zip[bplot,colors]:

Pathch.set_facecolor(color)

总代码如下:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘y’)

Plt.title(‘box plot’)

Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]

For pathch.color in zip[bplot,colors]:

Pathch.set_facecolor(color)

执行之后发现出现错误,更改如下:

Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]

Fig=plt.figure(figsize=(8,6))

Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False,pathch_artist=True)

PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]

Plt.xlabel(‘y’)

Plt.title(‘box plot’)

Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]

For pathch.color in zip[bplot[‘boxes’],colors]:

Pathch.set_facecolor(color)

盒图如下:

image.png

接下来绘制一个小提琴图,小提琴图在一定情况下和盒图相似。

#小提琴图 violinplot

Fig,axes=plt.subplot9nrows=1,ncols=2,figsize-=(2,5))

接下来构造数据:

Tang_data=[np.random.normal(0,td,100)] for std in range(6,10)]

接下来绘制小提琴图,直接把violinplot插入其中:

axes[0].violinplot(tang_data,showmeans=False,showmedian=True)

再去第一个子图中设置名字:

Axes[0].set_title(‘violinplot’)

接下来绘制第2个图:

Axes[1].boxplot(tang_data)

Axes[0].set_title(‘box plot’)

执行之后系统提示,没有这个参数原因是因为参数名称输入错误,只需要加上S即可。

总体代码如下:

#小提琴图 violinplot

Fig,axes=plt.subplot9nrows=1,ncols=2,figsize-=(2,5))

Tang_data=[np.random.normal(0,td,100)] for std in range(6,10)]

axes[0].violinplot(tang_data,showmeans=False,showmedians=True)

Axes[0].set_title(‘violinplot’)

Axes[1].boxplot(tang_data)

Axes[0].set_title(‘box plot’)

图如下:

 image.png

两图进行对比之后,可以发现左边的图有高矮胖瘦,而右边的图没有。所以说 violin plot 越胖的地方会画出一个值的分布,如果越胖也就是表示值越多。 以上就是两图的区别。如果想加上一条水平线,可以进行操作:

For ax in axes:

Ax.yaxis.grid(True)

Ax.set_xticks([y+1 for y  in range(len(tang_data))])

通过以上操作就加入了横线,还可以加入 X 轴和 Y 轴:

plt.setp(axes.xticks=[y+1 for y  in range(len(tang_data))],xticklabels=[‘x1’,’x2’,’x3’,’x4’])

画出的图形如下:  

image.png

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