Python数据可视化：箱线图多种库画法

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

函数定义：

boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
 orient=None, color=None, palette=None, saturation=.75, 
 width=.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, 
 whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs) 

【参数讲解】

• x，y：dataframe中的列名(str)或者矢量数据
• data：dataframe或者数组
• palette：调色板，控制图像的色调
• hue(str)：dataframe的列名，按照列名中的值分类形成分类的条形图
• order, hue_order (lists of strings)：用于控制条形图的顺序
• orient："v"|"h" 用于控制图像使水平还是竖直显示(这通常是从输入变量的dtype推断出来的，此参数一般当不传入x、y，只传入data的时候使用)
• fliersize：float，用于指示离群值观察的标记大小
• whis：确定离群值的上下界(IQR超过低和高四分位数的比例)，此范围之外的点将被识别为异常值。IQR指的是上下四分位的差值。
• width：float，控制箱型图的宽度

我们还是基于上面男女花费案例来说，不过这里我们把数据进行了整理，做成了数据框dataframe。

【包含的库】

import pandas as pd 
import numpy as np 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
# plt.rc("font", family="SimHei", size="15") 避免中文乱码，可不用 

（编辑：淮安站长网）

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