Python - seaborn.boxenplot() 方法

简介

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 库的高级可视化库，提供了一系列优美而实用的图表，方便用户快速进行数据探索和分析。其中，seaborn.boxenplot() 方法可以绘制盒型图（box plot）、小提琴图（violin plot）、线形图（line plot）、核密度图（kernel density plot）以及箱形线内的须状图（letter value plot）等。

方法语法

seaborn.boxenplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.5, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, scale='exponential', outlier_prop=None, ax=None, **kwargs)

参数说明

• x, y, hue：变量名，可选参数。确定箱型图绘制的变量。
• data：DataFrame，可选参数。待作图的数据集。
• order, hue_order：列表，可选参数。控制变量的顺序。
• orient：字符串，可选参数。确定箱型图绘制的方向。
• color, palette, saturation：控制色调的参数。
• width：浮点数，可选参数。控制箱体的宽度。
• dodge：布尔型，可选参数。是否使用分离因子（即调整箱体位置以避免重叠）。
• fliersize：正整数，可选参数。确定异常值大小。
• linewidth：浮点数，可选参数。确定线条宽度。
• scale：字符串，可选参数。确定缩放类型。
• oulierprop：浮点数，可选参数。控制异常值比例。
• ax：Matplotlib Axes 对象，可选参数。控制坐标轴。

返回值

• ax：Matplotlib Axes 对象。返回绘制后的坐标轴。

使用示例

import seaborn as sns

# 加载数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制单变量的盒型图（自动计算频率）
ax = sns.boxenplot(x=tips["total_bill"])

# 绘制单变量的盒型图（手动计算频率）
ax = sns.boxenplot(y="total_bill", data=tips)

# 绘制两个变量的盒型图
ax = sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 绘制两个变量的盒型图并按性别分组
ax = sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

# 控制图表颜色，桶体宽度，异常值大小等参数
ax = sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, color="r", width=0.5, fliersize=3)

效果图

总结

seaborn.boxenplot() 方法是 Seaborn 中常用的绘图方法之一，用于绘制盒型图等多种图表。使用该方法可以轻松地了解数据的分布情况及其变化趋势，方便用户进行数据探索和分析。