开发者学堂课程【Python 常用数据科学库：盒图细节】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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盒图细节
在细节上还可以做一些改变。
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘x’)
Plt.title(‘box plot’)
之前的默认颜色是红色和蓝色，现在可以换一个颜色，把它换成黑白图，也就是设置颜色。设置颜色只需要在最后加入：
For components in bplot.keys();
对于每一个都需要设置颜色，并且设置线条:
For lin in bplot[components ];
调当前的组件去设置颜色:
Line.set_color(‘black’)
总体代码如下：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘x’)
Plt.title(‘box plot’)
For components in bplot.keys();
For lin in bplot[components ];
Line.set_color(‘black’)
经过以上代码就把所有的线条都设置成黑色，运行以上代码之后发现系统提示出现错误。检查代码更改之后如下：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=True)
Bplot=PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘x’)
Plt.title(‘box plot’)
For components in bplot.keys();
For lin in bplot[components ];
Line.set_color(‘black’)
经过以上代码就把每一个线条都设置成了黑色。
也可以横着来进行盒图的绘制，方法如下，只需要，把 vert 的 true 值改为 false 值：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=False)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘x’)
Plt.title(‘box plot’)
只是在此时把 X 轴的坐标改为 X1 X2 X3就不太合适了。所以可以把 y 里改为 X1 X2 X3。代码如下：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=False,sym+’s’,vert=False)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘y’)
Plt.title(‘box plot’)
盒图的布局没有特殊要求，只需要美观即可。
将代码中的 notch 更改为 true：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘y’)
Plt.title(‘box plot’)
盒图如下：
此时盒图中较为空旷，可以在其中填充一下颜色。
方法如下：
Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]
For pathch.color in zip[bplot,colors]:
Pathch.set_facecolor(color)
总代码如下：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘y’)
Plt.title(‘box plot’)
Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]
For pathch.color in zip[bplot,colors]:
Pathch.set_facecolor(color)
执行之后发现出现错误，更改如下：
Tang_data=[np.random.normal(0,std,100)for std in range(1,4)]
Fig=plt.figure(figsize=(8,6))
Plt.boxplot(tang_data,notch=True,sym+’s’,vert=False,pathch_artist=True)
PLT.XTICKS(y+1 for y in range(len(tang_data))],[‘x1’,’x2’,’x3’]
Plt.xlabel(‘y’)
Plt.title(‘box plot’)
Colors=[‘pink’,’lightblue’,’lightgreen’]
For pathch.color in zip[bplot[‘boxes’],colors]:
Pathch.set_facecolor(color)
盒图如下：
接下来绘制一个小提琴图，小提琴图在一定情况下和盒图相似。
#小提琴图 violinplot
Fig,axes=plt.subplot9nrows=1,ncols=2,figsize-=(2,5))
接下来构造数据:
Tang_data=[np.random.normal(0,td,100)] for std in range(6,10)]
接下来绘制小提琴图，直接把violinplot插入其中:
axes[0].violinplot(tang_data,showmeans=False,showmedian=True)
再去第一个子图中设置名字:
Axes[0].set_title(‘violinplot’)
接下来绘制第2个图:
Axes[1].boxplot(tang_data)
Axes[0].set_title(‘box plot’)
执行之后系统提示，没有这个参数原因是因为参数名称输入错误，只需要加上S即可。
总体代码如下：
#小提琴图 violinplot
Fig,axes=plt.subplot9nrows=1,ncols=2,figsize-=(2,5))
Tang_data=[np.random.normal(0,td,100)] for std in range(6,10)]
axes[0].violinplot(tang_data,showmeans=False,showmedians=True)
Axes[0].set_title(‘violinplot’)
Axes[1].boxplot(tang_data)
Axes[0].set_title(‘box plot’)
图如下：
两图进行对比之后，可以发现左边的图有高矮胖瘦，而右边的图没有。所以说 violin plot 越胖的地方会画出一个值的分布，如果越胖也就是表示值越多。 以上就是两图的区别。如果想加上一条水平线，可以进行操作：
For ax in axes:
Ax.yaxis.grid(True)
Ax.set_xticks([y+1 for y in range(len(tang_data))])
通过以上操作就加入了横线,还可以加入 X 轴和 Y 轴：
plt.setp(axes.xticks=[y+1 for y in range(len(tang_data))]，xticklabels=[‘x1’,’x2’,’x3’,’x4’])
画出的图形如下:
