Matplotlib箱线图颜色设置|极客教程

Matplotlib箱线图颜色设置

Matplotlib是一个用于绘制图表的Python库，可以创建各种类型的图表，包括箱线图。箱线图是一种用于展示数据分布的统计图表，可以显示中位数、上下四分位数和异常值等信息。在Matplotlib中，我们可以通过设置颜色来美化箱线图。

设置箱线图整体颜色

我们可以使用color参数来设置整个箱线图的颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.boxplot(data, color='skyblue')
plt.show()

在这个示例中，我们生成了100个服从正态分布的随机数，并绘制了一个箱线图，整体颜色设置为天蓝色。

设置箱线图各部分颜色

除了设置整个箱线图的颜色之外，我们还可以设置箱线、中位数点、箱线边界和异常值的颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 100)
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(1, 1, 100)

plt.boxplot([data1, data2], patch_artist=True, 
            boxprops=dict(facecolor='lightblue', color='blue'),
            capprops=dict(color='green'),
            whiskerprops=dict(color='red'),
            flierprops=dict(marker='o', markerfacecolor='purple', markeredgecolor='purple'))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置

在这个示例中，我们生成了两组服从不同正态分布的随机数，并设置了箱线、边界、异常值等各部分的颜色。

设置箱线图填充颜色

除了设置整体颜色和各部分颜色之外，我们还可以设置箱线的填充颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = [np.random.normal(0, 1, 100),
        np.random.normal(1, 1, 100),
        np.random.normal(2, 1, 100)]

plt.boxplot(data, patch_artist=True, 
            boxprops=dict(facecolor='red', color='green'))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置

在这个示例中，我们生成了三组服从不同正态分布的随机数，并设置了箱线的填充颜色为红色。

设置箱线图的颜色映射

如果我们有多组数据，想要设置不同的颜色映射来区分它们，可以使用cmap参数。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = [np.random.normal(0, 1, 100),
        np.random.normal(1, 1, 100),
        np.random.normal(2, 1, 100)]

colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(data)))

plt.boxplot(data, patch_artist=True, boxprops=dict(color=colors))
plt.show()

在这个示例中，我们生成了三组服从不同正态分布的随机数，并设置了颜色映射为Viridis。

设置箱线图边框颜色

除了填充颜色之外，我们还可以设置箱线图的边框颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.boxplot(data, boxprops=dict(color='orange', linewidth=2))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置

在这个示例中，我们生成了一组服从正态分布的随机数，并设置了箱线图的边框颜色为橙色。

设置中位数点颜色

中位数点是箱线图中的一个重要元素，我们也可以设置其颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.boxplot(data, medianprops=dict(color='purple'))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置

在这个示例中，我们生成了一组服从正态分布的随机数，并设置了中位数点的颜色为紫色。

设置异常值颜色

异常值是箱线图中的离群点，我们也可以设置其颜色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.boxplot(data, flierprops=dict(marker='o', markerfacecolor='grey', markeredgecolor='black'))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置

在这个示例中，我们生成了一组服从正态分布的随机数，并设置了异常值点的颜色为灰色。

自定义颜色

除了使用预定义的颜色外，我们还可以通过RGB或RGBA值来自定义颜色。下面是一个示例代码：

data = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.boxplot(data, boxprops=dict(color=(0.1, 0.2, 0.5, 0.3)))
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一组服从正态分布的随机数，并设置了自定义颜色为RGBA值。

设置颜色透明度

除了设置颜色外，我们还可以设置颜色的透明度。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(1, 1, 100)

plt.boxplot([data1, data2], patch_artist=True, 
            boxprops=dict(facecolor='lightblue', alpha=0.5),
            capprops=dict(color='green', alpha=0.7),
            whiskerprops=dict(color='red', alpha=0.3),
            flierprops=dict(marker='o', markerfacecolor='purple', markeredgecolor='purple'))
plt.show()

Output:

Matplotlib箱线图颜色设置