赞
踩
绘制箱型图(Box Plot)是一种常用于可视化数据分布的方法,它可以显示数据的中位数、四分位数、异常值等统计信息。Matplotlib 是一个强大的 Python 数据可视化库,可以轻松绘制箱型图。在本文中,我们将介绍如何使用 Matplotlib 绘制箱型图,并提供一个示例来演示这一过程。
如果我们还没有安装 Matplotlib,可以使用 pip 命令进行安装:
pip install matplotlib
绘制箱型图通常需要以下步骤:
下面是一个详细的示例,演示如何执行这些步骤。绘制学生考试分数的箱型图。
- import matplotlib.pyplot as plt
-
- import matplotlib as mpl
-
- mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
- mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
-
- # 步骤 2:准备数据
- # 假设我们有一组学生的考试分数数据
- exam_scores = [65, 75, 80, 85, 90, 92, 95, 100, 105, 110, 120]
-
- # 步骤 3:创建箱型图对象
- plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图形大小
- plt.boxplot(exam_scores)
-
- # 步骤 4:自定义箱型图的外观(可选)
- plt.title('学生考试分数箱型图')
- plt.xlabel('考试成绩')
- plt.ylabel('分数')
- plt.grid(True) # 添加网格线
-
- # 步骤 5:显示箱型图
- plt.show()
在这个示例中,我们首先导入 Matplotlib 库。然后,我们准备了一组学生的考试分数数据,将其存储在 exam_scores
列表中。接下来,我们使用 plt.boxplot()
函数创建了一个箱型图对象,并可以自定义图表的标题、轴标签和其他外观属性。最后,使用 plt.show()
来显示箱型图。
运行这段代码,我们将看到绘制出的学生考试分数的箱型图,它将显示数据的分布情况,包括中位数、四分位数、异常值等信息。图像如下:
这只是绘制箱型图的一个简单示例,我们可以根据自己的数据和需求进行进一步的自定义和改进。 Matplotlib 提供了丰富的功能,以便更好地展示数据分布和统计信息。希望这篇文章有助于大家开始使用 Matplotlib 绘制箱型图。
最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:
这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。