如何将seaborn boxplot胡须基于百分位数？

Question

我使用箱线图来显示组间值分布的差异。较低 (25) 和较高 (75) 百分位数和中位数表示组间的分布和主要差异。然而，晶须不太清晰。默认情况下，在 matlibplot 或 seaborn 中，箱线图的胡须是内四分位数范围 (IQR) 的倍数（默认值：1.5）的表示，这是内框覆盖的值的范围。超出此范围的点将被识别为异常值。 seaborn 和 matlibplot 都有相同的命令来改变胡须的位置：

whis : float, 
Proportion of the IQR past the low and high quartiles to extend the plot whiskers.Points outside this range will be identified as outliers.

例如：

boxplots = ax.boxplot(myData, whis=1.5)

另外，matlibplot 还允许将胡须基于百分位数。这更适合我试图用我的数据讲述的故事。例如：

boxplots = ax.boxplot(myData, whis=[5, 95])

与 matlibplot 相比，whis=[5, 95] 在 Seaborn 中不起作用。现在我正在寻找基于百分位数定义 Seaborn 中胡须的方法。

我的第一个想法是根据百分位数从 matlibplot 中获取晶须的值，并找到相应的比例 IQR 晶须值。这就是我所做的：

for w in np.arange(0.00,2.00, 0.01):    
        fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=1,figsize=(8, 6))
        bp = ax[0].boxplot(myData, whis=[5, 95])
        ax[0].set_xlabel('bp')
        ap = ax[1].boxplot(myData, whis=w)
        ax[1].set_xlabel('ap')

        r = 3

        alo =  (np.round(bp['whiskers'][0].get_ydata(), r))
        blo =  (np.round(ap['whiskers'][0].get_ydata(), r))
        ahi =  (np.round(bp['whiskers'][1].get_ydata(), r))
        bhi =  (np.round(ap['whiskers'][1].get_ydata(), r))

        plt.close()

        if [alo == blo] == [True, True]:
            if [ahi == bhi] == [True, True]:
                print w, "|", alo[1], "=", blo[1], '&', ahi[1], "=", bhi[1]

但是问题在于，这只适用于我的数据不符合的完全正态分布。所以我真的很想找到一种在 Seaborn 箱线图中使用百分位数作为胡须的方法。有没有办法做到这一点？

Answer 1

Seaborn 在这方面似乎和 matplotlib 一样工作：

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.boxplot(x=tips["total_bill"], whis=[5, 95])
plt.grid(True)

plt.boxplot(tips["total_bill"], whis=[5, 95], vert=False)
plt.grid(True)

我猜 seaborn 只是将 whis 传递给 matplotlib 方法。文档字符串可能是从早期版本的 matplotlib 复制而来的。