python可视化学习七（边缘箱型图）（csdn）————程序.pdf

边缘箱线图，又称箱须图，是一种统计图表，用于展示数据分布的四分位数，包括最小值、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、上四分位数（Q3）和最大值。这种图特别适合于识别数据中的异常值，因为异常值通常会出现在箱体之外的“须”部分。箱线图对比直方图，更加关注数据的分位数，而不是具体的频率分布。 在Python中，`seaborn`库提供了绘制箱线图的功能，其核心函数是`sns.boxplot()`。该函数有多个参数可以定制箱线图的样式和内容： - `x`：指定要在x轴上绘制的变量。 - `y`：指定要在y轴上绘制的变量。 - `orient`：设置箱线图的方向，可选'v'（垂直）或'h'（水平）。 - `meanline`：布尔值，决定是否在箱体内绘制中位数线。 通过示例代码，我们可以看到如何用`numpy`生成正态分布和偏态分布的随机数，然后使用`matplotlib`和`seaborn`进行直方图和箱线图的绘制。例如，`sns.boxplot()`函数用于绘制箱线图，`orient='vertical'`表示箱线图是垂直方向，`color='red'`设定箱体颜色为红色，`meanline=True`则会显示中位数线。 对于偏态分布的数据，箱线图会呈现出不对称的形状，而且箱体的位置会对应于直方图中最高柱子的区域。通过计算四分位数，如`Q3`和`Q1`，以及四分位距（`iqr`=Q3-Q1），可以找出异常值。异常值通常定义为低于Q1-1.5*iqr或高于Q3+1.5*iqr的数据点。 在更复杂的绘图场景中，可以使用`matplotlib`的`GridSpec`来创建复杂布局的图表，如在一个画布上同时绘制多个子图。在示例中，`fig.add_subplot()`用于在指定的格子位置添加子图，`ax_main`、`ax_right`和`ax_bottom`分别对应于主图、右侧的箱线图和下方的箱线图。 在实际应用中，可以结合其他数据处理库如`pandas`，对数据进行预处理，然后用`df`数据框中的列作为`sns.boxplot()`的输入，以分析特定列的分布情况。 边缘箱线图是一种强大的工具，用于理解数据的分布特性，特别是对于识别异常值和检查数据是否符合正态分布。在Python中，`seaborn`库提供了方便的API，结合`matplotlib`，可以轻松地生成各种定制化的箱线图，辅助数据分析和可视化。