📜  Python中的 Matplotlib.axes.Axes.bxp()

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:40.321000             🧑  作者: Mango

Python中的 Matplotlib.axes.Axes.bxp()

Matplotlib是Python中的一个库,它是 NumPy 库的数值数学扩展。 Axes 类包含大部分图形元素:Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon 等,并设置坐标系。 Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplotlib.axes.Axes.bxp()函数

matplotlib 库的 axes 模块中的Axes.bxp()函数用于为 x 的每一列或序列 x 中的每个向量制作箱须图。

下面的示例说明了 matplotlib.axes 中的 matplotlib.axes.Axes.bxp()函数:

示例 1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
  
np.random.seed(10**7)
data = np.random.lognormal(size =(10, 4),
                           mean = 4.5, 
                           sigma = 4.75)
  
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4']
  
result = cbook.boxplot_stats(data,
                             labels = labels,
                             bootstrap = 1000)
  
for n in range(len(result)):
    result[n]['med'] = np.median(data)
    result[n]['mean'] *= 0.1
  
fig, axes1 = plt.subplots()
axes1.bxp(result)
  
axes1.set_title('matplotlib.axes.Axes.bxp() Example')
plt.show()

输出:

示例 2:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
  
np.random.seed(10**7)
data = np.random.lognormal(size =(37, 4),
                           mean = 4.5, 
                           sigma = 1.75)
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4']
  
stats = cbook.boxplot_stats(data, labels = labels, 
                            bootstrap = 100)
  
for n in range(len(stats)):
    stats[n]['med'] = np.median(data)
    stats[n]['mean'] *= 2
  
fig, [axes1, axes2, axes3] = plt.subplots(nrows = 1, 
                                          ncols = 3,
                                          sharey = True)
  
axes1.bxp(stats)
axes2.bxp(stats, showmeans = True)
axes3.bxp(stats, showmeans = True, meanline = True)
  
axes2.set_title('matplotlib.axes.Axes.bxp() Example')
plt.show()

输出: