如何使用 matplotlib 将数据可视化为箱线图？ [复制]答案

【问题标题】：How to visualize data to a box-plot using matplotlib? [duplicate]如何使用 matplotlib 将数据可视化为箱线图？ [复制]
【发布时间】：2021-09-05 01:16:11
【问题描述】：

我设法计算相关性并使用 matplotlib 在 data_1 和其他数据之间很好地以散点图的形式可视化数据，但我对如何以箱线图的形式可视化它感到困惑，因为我没有不懂箱线图本身的基本原理，用matplotlib怎么做？

data_1 = [19.2, 18.3, 17.1, 15.2, 14.0, 13.8, 12.8, 17.3, 16.3, 16.0, 15.7, 15.3, 14.3, 14.0, 13.8, 12.5, 11.5, 14.2, 17.3, 15.8]
data_2 = [3.85, 3.75, 3.88, 3.66, 3.47, 3.75, 3.92, 3.97, 3.76, 3.98, 3.75, 3.77, 3.76, 3.76, 3.9, 3.8, 3.65, 3.6, 3.86, 3.93]
data_3 = [66.0, 79.0, 73.0, 86.0, 178.0, 108.0, 96.0, 59.0, 22.0, 58.0, 120.0, 144.0, 100.0, 104.0, 67.0, 89.0, 192.0, 301.0, 99.0, 66.0]
data_4 = [9.35, 11.15, 9.4, 6.4, 3.6, 5.8, 5.0, 10.25, 8.2, 10.15, 8.8, 5.6, 5.55, 8.7, 7.41, 5.35, 6.35, 4.25, 12.85, 4.9]
data_5 = [5.65, 6.92, 5.75, 4.0, 2.25, 3.2, 2.7, 6.1, 5.0, 6.0, 5.5, 3.35, 3.25, 5.1, 4.4, 3.15, 3.9, 2.4, 7.7, 2.75]

【问题讨论】：

散点图显示变量之间的关系。箱线图显示了在变量中的分布。
@tdy 我可以在我的回答中添加您的评论吗？
@user1740577 当然，随意
“因为我不明白箱线图本身的基本原理”。网上有很多资源可以用来了解箱线图是什么。也许从这里开始：en.wikipedia.org/wiki/Box_plot

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

感谢@tdy：散点图显示变量之间的关系，而箱线图显示变量内的分布。

要以箱线图的形式可视化数据，您可以试试这个：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


data_1 = [19.2, 18.3, 17.1, 15.2, 14.0, 13.8, 12.8, 17.3, 16.3, 16.0, 15.7, 15.3, 14.3, 14.0, 13.8, 12.5, 11.5, 14.2, 17.3, 15.8]
data_2 = [3.85, 3.75, 3.88, 3.66, 3.47, 3.75, 3.92, 3.97, 3.76, 3.98, 3.75, 3.77, 3.76, 3.76, 3.9, 3.8, 3.65, 3.6, 3.86, 3.93]
data_3 = [66.0, 79.0, 73.0, 86.0, 178.0, 108.0, 96.0, 59.0, 22.0, 58.0, 120.0, 144.0, 100.0, 104.0, 67.0, 89.0, 192.0, 301.0, 99.0, 66.0]
data_4 = [9.35, 11.15, 9.4, 6.4, 3.6, 5.8, 5.0, 10.25, 8.2, 10.15, 8.8, 5.6, 5.55, 8.7, 7.41, 5.35, 6.35, 4.25, 12.85, 4.9]
data_5 = [5.65, 6.92, 5.75, 4.0, 2.25, 3.2, 2.7, 6.1, 5.0, 6.0, 5.5, 3.35, 3.25, 5.1, 4.4, 3.15, 3.9, 2.4, 7.7, 2.75] 


data = [data_1, data_2, data_3, data_4, data_5]
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
 
bp = ax.boxplot(data)
 
plt.show()

输出：

【讨论】：