Matplotlib boxplot()创建箱型图（非常详细）

箱形图也称为箱线图或盒须图，主要用于展示数据的分布情况并找出异常数据。

箱形图是根据以下几个统计值绘制出来的：上限（最大值）、下限（最小值）、中位数、上四分位数、下四分位数和异常值。除了异常值之外，其他 5 个值将箱形图分割为 4 个部分，如下图所示：


如需创建箱形图，可以使用 pyplot 模块中的 boxplot() 函数或 Axes 对象的 boxplot() 方法。

为一组数据创建箱形图

boxplot() 函数或 boxplot() 方法的第一个参数 x 表示要创建箱形图的数据，创建箱形图时必须指定该参数，其他参数都是关键字参数。

下面的代码是使用 Axes 对象的 boxplot() 方法创建下图所示的箱形图：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [5, 7, 3, 9, 11]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x)
plt.show()

从图 2 中可以看出，本例数据的上限是 9，下限是 1，中位数是 5，上四分位数是 7，下四分位数是 3。

为多组数据创建箱形图

使用 boxplot() 函数或 boxplot() 方法也可以为多组数据创建箱形图，此时需要将第一个参数 x 设置为一个嵌套列表，其中的每个子列表在箱形图中都有一个对应的箱子。

下面的代码是创建下图所示的箱形图，为每组数据都创建一个箱子：

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 13]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2])
plt.show()

隐藏异常值

异常数据在箱形图中显示为圆圈。下面的代码是创建带有一个异常值的箱形图，右侧箱子上方的圆圈就是异常值，其值为 30，它是变量 x2 引用的列表中 30 这个数据：

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 30]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2])
plt.show()

如下图所示：


如果不想在箱形图中显示异常值，则可以在 boxplot() 函数或 boxplot() 方法中指定 showfliers 参数，并将其值设置为 False，将隐藏箱形图中的所有异常值。

下面的代码将隐藏上面示例中的异常值：

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 30]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2], showfliers=False)
plt.show()

如下图所示：

创建水平方向的箱形图

箱形图中的箱子默认都是垂直显示的，如需将它们改为水平方向，可以在 boxplot() 函数或 boxplot() 方法中指定 vert 参数，并将其值设置为 False。

下面的代码是创建下图所示的箱形图，将箱子水平放置。

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x1, vert=False)
plt.show()

更改箱形图的样式

通过设置箱形图中的箱子和异常点的样式，以及箱形图的标签，可以更改箱形图的外观。

更改异常点的样式与设置散点图中点的样式所使用的参数相同，使用 marker 参数设置异常点的形状，使用 markersize 参数设置异常点的大小，使用 markerfacecolor 参数设置异常点的颜色。

不过在箱形图中需要将这些参数以字典的形式设置为 flierprops 参数的值，flierprops 是 boxplot() 函数或 boxplot() 方法的一个关键字参数。

下面的代码将异常点的形状改为三角形，并将其放大显示：

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 30]
fliersty = dict(marker='^', markersize=12)
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2], flierprops=fliersty)
plt.show()

如下图所示：


与设置异常点样式的 flierprops 参数的用法类似，使用 boxplot() 函数或 boxplot() 方法的 boxprops 参数，可以设置箱子的样式，该参数的值也是一个字典对象。为了使该参数生效，必须指定另一个参数 patch_artist，并将该参数的值设置为 True。

下面的代码分别设置箱子的内部填充色和外边框颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 30]
boxsty = dict(facecolor='b', edgecolor='r')
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2], patch_artist=True, boxprops=boxsty)
plt.show()

如下图所示：


创建的箱形图的 x 轴的标签默认为 1、2 之类的数字，可以使用 labels 参数自定义标签的内容。

下面的代码将两个箱子下方的数字 1 和 2 改为“第一组”和“第二组”：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
x1 = [5, 7, 3, 9, 1, 6]
x2 = [10, 15, 16, 12, 20, 13]
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([x1, x2], labels=['第一组', '第二组'])
plt.show()

如下图所示：