Python可视化神器pyecharts之绘制箱形图 Python可视化神器pyecharts之绘制

箱形图

概念
用处

箱形图系列模板

第一个箱形图
复杂一点的图例

箱形图
概念
后面的图形都是一些专业的统计图形，当然也会是我们可视化的对象。
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于? ?品质管理??。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

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用处
1.直观明了地识别数据批中的异常值
上文讲了很久的识别异常值，其实箱线图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的耐抗性，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不会影响箱形图的数据形状，箱线图识别异常值的结果比较客观。由此可见，箱线图在识别异常值方面有一定的优越性。
2.利用箱线图判断数据批的偏态和尾重
对于标准正态分布的样本，只有极少值为异常值。异常值越多说明尾部越重，自由度越小（即自由变动的量的个数）；
而偏态表示偏离程度，异常值集中在较小值一侧，则分布呈左偏态；异常值集中在较大值一侧，则分布呈右偏态。
3.利用箱线图比较几批数据的形状
同一数轴上，几批数据的箱线图并行排列，几批数据的中位数、尾长、异常值、分布区间等形状信息便昭然若揭。如上图，可直观得看出第三季度各分公司的销售额大体都在下降。

箱形图系列模板
第一个箱形图
说实话这类图形的绘制，如果不懂专业的知识可能也无法理解，对于如何深层次的理解这个图形的具体含义，请移步到其他专栏，我会详细介绍，这里就不做过多的解释了。

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Boxplotv1 = [[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980],[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790],]v2 = [[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920],[890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870],]c = Boxplot()c.add_xaxis(["expr1", "expr2"])c.add_yaxis("A", c.prepare_data(v1))c.add_yaxis("B", c.prepare_data(v2))c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))c.render("简单示例.html")print(c.prepare_data(v1))

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复杂一点的图例

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Grid, Boxplot, Scattery_data = https://www.it610.com/article/[[850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,980,930,650,760,810,1000,1000,960,960,],[960,940,960,940,880,800,850,880,900,840,830,790,810,880,880,830,800,790,760,800,],[880,880,880,860,720,720,620,860,970,950,880,910,850,870,840,840,850,840,840,840,],[890,810,810,820,800,770,760,740,750,760,910,920,890,860,880,720,840,850,850,780,],[890,840,780,810,760,810,790,810,820,850,870,870,810,740,810,940,950,800,810,870,],]scatter_data = [650, 620, 720, 720, 950, 970]box_plot = Boxplot()box_plot = (box_plot.add_xaxis(xaxis_data=https://www.it610.com/article/["expr 0", "expr 1", "expr 2", "expr 3", "expr 4"]).add_yaxis(series_name="", y_axis=box_plot.prepare_data(y_data)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(pos_left="center", title="Michelson-Morley Experiment"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", axis_pointer_type="shadow"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category",boundary_gap=True,splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="expr {value}"),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),),yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value",name="km/s minus 299,000",splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)),),).set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{b}: {c}")))scatter = (Scatter().add_xaxis(xaxis_data=https://www.it610.com/article/["expr 0", "expr 1", "expr 2", "expr 3", "expr 4"]).add_yaxis(series_name="", y_axis=scatter_data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(pos_left="10%",pos_top="90%",title="upper: Q3 + 1.5 * IQR \nlower: Q1 - 1.5 * IQR",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(border_color="#999", border_width=1, font_size=14),),yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),),))grid = (Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")).add(box_plot,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),).add(scatter,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="10%", pos_bottom="15%"),).render("第一个箱形图.html"))

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其实对于这个图形的绘制我个人觉得掌握好一定技巧，绘制图形并不难，主要是你要知道一定数据分析方法，不然空谈数据可视也是枉然。
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