Matplotlib boxplot 胡须与盒子的宽度相同答案

【问题标题】：Matplotlib boxplot whiskers same width as boxMatplotlib boxplot 胡须与盒子的宽度相同
【发布时间】：2020-04-04 02:39:13
【问题描述】：

我想在matplotlib 中创建一个箱线图，其中晶须帽的 x 范围与框的 x 范围相同。

这里我生成了一些简单的箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(size=(100, 3))

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.boxplot(data)

请注意，箱线图中的框比胡须帽宽。我希望这些元素具有相同的宽度。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

here 回答了类似的问题。但是，链接的问题询问使用seaborn 而不是直接从matplotlib 生成的图。这里的解决方案是类似的，但需要一些小的调整：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(size=(100, 3))

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.boxplot(data)

# Loop over the 3 boxes
for i in range(3):
    # Set the limits of the lower whisker to be the same as the box limits
    ax.lines[i*7 + 3].set_xdata(ax.lines[i*7 + 5].get_xdata())
    # Set the limits of the upper whisker to be the same as the box limits
    ax.lines[i*7 + 4].set_xdata(ax.lines[i*7 + 5].get_xdata())

请注意，如果您将参数 showfliers=False 传递给对 plt.boxplot 的调用，则生成的轴将仅包含 6 行，而不是 7 行。我们的代码应变为：

for i in range(3):
    ax.lines[i*6 + 3].set_xdata(ax.lines[i*6 + 5].get_xdata())
    ax.lines[i*6 + 4].set_xdata(ax.lines[i*6 + 5].get_xdata())

将其他参数传递给plt.boxplot 调用可能会进一步改变我们轴的线实例的数量。当我们更改传递给plt.boxplot 的参数时必须更改我们的代码是一件痛苦的事情。

更好的解决方案是保留对plt.boxplot 的调用返回的数据并直接使用它：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
# Keep hold of the returned
box = ax.boxplot(data)

# Loop over the 3 boxes
for i in range(3):
    # Adjust the lower cap
    box['caps'][2*i].set_xdata(box['boxes'][i].get_xdata()[:2])
    # Adjust the upper cap
    box['caps'][2*i + 1].set_xdata(box['boxes'][i].get_xdata()[:2])

这更好，尽管我们仍在对 3 个箱线图 (range(3)) 进行硬编码。我们可以摆脱它：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
# Keep hold of the returned
box = ax.boxplot(data)

# Loop over the n boxes
for i, box_lines in enumerate(box['boxes']):
    # Adjust the lower cap
    box['caps'][2*i].set_xdata(box_lines.get_xdata()[:2])
    # Adjust the upper cap
    box['caps'][2*i + 1].set_xdata(box_lines.get_xdata()[:2])

此外，如果我们改为更改 ydata，水平箱线图也可以获得相同的结果：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
box = ax.boxplot(data, vert=False)

# Loop over the n boxes
for i, box_lines in enumerate(box['boxes']):
    # Adjust the lower cap
    box['caps'][2*i].set_ydata(box_lines.get_ydata()[:2])
    # Adjust the upper cap
    box['caps'][2*i + 1].set_ydata(box_lines.get_ydata()[:2])

【讨论】：