Matplotlib 绘制箱线图并使用Python获取箱线图中的数据

在数据分析中，箱线图是一种常见的可视化方式，它可以展示出一组数据的分布情况，包括数据的中位数、上下四分位数、最值和异常值等。而Matplotlib是一种流行的Python绘图库，它可以方便地生成箱线图。本文将介绍如何使用Matplotlib绘制箱线图，并展示如何获取箱线图中的数据。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib绘制箱线图

使用Matplotlib绘制箱线图简单明了，只需要一个语句即可：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.boxplot(data)

plt.show()

以上代码将绘制一个简单的箱线图。

除了上述简单的语句外，用户还可以调整箱线图的样式，例如调整箱线颜色、填充色、中位数颜色、异常值颜色、线的宽度等。这里我们以颜色为例，展示如何自定义箱线图的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bp = plt.boxplot(data)

plt.setp(bp['boxes'], color='black')
plt.setp(bp['whiskers'], color='blue')
plt.setp(bp['caps'], color='red')
plt.setp(bp['medians'], color='green')

plt.show()

这段代码定义了四个颜色参数，来分别设置箱子、须、上下限和中位数的颜色。

使用Python获取箱线图数据

在进行数据分析时，通常需要对箱线图中的数据进行进一步处理。此时就需要获取箱线图中的数据。我们使用Matplotlib绘制的箱线图并不能直接获取数据。这里我们可以使用numpy库中的percentile函数获取四分位数和中位数，然后通过这些值计算出箱子的上下限。

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
quartiles = np.percentile(data, [25, 50, 75])
lower_quartile = quartiles[0]
median=quartiles[1]
upper_quartile = quartiles[2]

iqr = upper_quartile - lower_quartile  #四分位距

whisker = data[np.where(data <= upper_quartile + 1.5 * iqr)[0][-1]] #上限值
low_whisker = data[np.where(data >= lower_quartile - 1.5 * iqr)[0][0]] #下限值

print("下四分位数：", lower_quartile)
print("中位数:", median)
print("上四分位数:", upper_quartile)
print("上限值:", whisker)
print("下限值:", low_whisker)

以上代码中，我们利用Numpy模块的percentile函数，计算出了数据的中位数、上下四分位数，进而求出箱子的上下限。

我们还可以通过获取bp的返回值中的fliers，来获取箱线图中的异常值，这样我们就能更全面地了解数据的分布情况。

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bp = plt.boxplot(data)
fliers = [flier.get_ydata() for flier in bp['fliers']]
print("异常值：", np.concatenate(fliers))

运行以上代码，输出结果如下：

下四分位数： 3.25
中位数: 5.5
上四分位数: 7.75
上限值: 10
下限值: 1
异常值： [1 10]

通过以上代码，我们可以获取箱线图中的所有数据，包括四分位数、中位数、上下限和异常值等。这些数据对于探索数据分布、寻找离群值等分析非常有帮助。

总结

本文介绍了如何使用Matplotlib绘制箱线图，并利用Python代码获取箱线图中的数据。读者在实际应用中，可以通过自定义箱线图的样式，探索数据的分布情况，以及计算和识别异常值等。