使用 graph_objects 类在 Plotly 中绘制箱线图

箱线图是一种可视化数据集中心趋势、分散度和异常值的常用方法。Plotly 提供了多种方式绘制箱线图，其中之一就是使用 graph_objects 类。本文将介绍如何使用 Plotly 中的 graph_objects 类来绘制箱线图。

准备工作

首先需要安装 Plotly，可以使用 pip 命令安装：

pip install plotly

导入必要的模块和数据集：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 创建数据集
np.random.seed(10)
y0 = np.random.randn(1000) + 5
y1 = np.random.randn(1000)

绘制基本箱线图

下面的示例演示了如何使用 graph_objects 类绘制基本的箱线图：

# 创建轨迹
data = [go.Box(y=y0, name='Sample A'),
        go.Box(y=y1, name='Sample B')]

# 创建布局
layout = go.Layout(title='Basic Box Plot')

# 创建图表对象
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 显示图像
fig.show()

上述代码将生成一个基本的箱线图，其中包含来自两个样本的数据：

自定义箱线图

可以使用 graph_objects 类的各种属性和方法对箱线图进行自定义。例如，可以更改箱线的颜色和宽度，添加网格线，更改坐标轴标签和刻度线等。

# 创建轨迹并更改箱线颜色和宽度
data = [go.Box(y=y0, name='Sample A', boxcolor='darkorchid', boxwidth=0.3),
        go.Box(y=y1, name='Sample B', boxcolor='lightgray', boxwidth=0.3)]

# 创建布局并添加网格线
layout = go.Layout(title='Customized Box Plot',
                   yaxis=dict(title='Values'),
                   xaxis=dict(title='Samples'),
                   showlegend=False,
                   plot_bgcolor='white',
                   hovermode='closest',
                   grid=dict(linewidth=0.5, color='lightgray'))

# 创建图表对象
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 显示图像
fig.show()

上述代码将生成一个自定义的箱线图，其中更改了箱线的颜色和宽度，并添加了网格线：

结论

通过使用 graph_objects 类，可以轻松地在 Plotly 中绘制箱线图，并根据需要添加自定义特性。这是 Plotly 中的一种可视化数据方法，可以快速了解数据集的中心趋势、分散度和异常值。