はじめに
matplotlibのboxplotでは箱ひげ図を作成することができる。ヒストグラムは１種のデータの分布を調べるのに有用ではあるが、複数種のデータを比較するのには向いていない。一方、箱ひげ図は、コンパクトであるため複数種のデータを比較するのに向いている。ここでは、matplotlibの箱ひげ図であるboxplotの詳細な設定方法について説明する。
コード＆解説
基本的な箱ひげ図
データの生成
np.random.randint(1,100,50)で1から99のいずれかを要素としてもつ、要素数50個の配列を作成する。np.ones(25) * 50で50を要素として持つ25個の配列を作成する。
同様に、flier_highは101〜199、flier_lowは-99〜-1を要素として持つ配列となる。np.concatenateにより、これらの配列を結合し、ひとつにする。
箱ひげ図の表示
ax1.boxplot(data)で箱ひげ図を表示できる。
boxの中央値部分に切り込みを入れる
notch=Trueで箱に中央値部分に切り込みを入れることができる。
外れ値のマーカーの設定
辞書形式でflierpropsを設定することで外れ値の見た目の調整ができる。
外れ値を非表示にする
showfliersによる設定
showfliers=Falseで外れ値を非表示にできる。
symによる設定
sym=""でも外れ値を非表示にできる。
boxを横にする
vert=Falseで箱を横向きにすることができる。
ひげの調整
ひげを短くする
whis=1で箱１個分離れた値までひげが伸びる。デフォルトは1.5なので、ひげが短くなる。
ひげを長くする
whis=2で箱2個分離れた値までひげが伸びるので、ひげが伸びる。
ひげをパーセンタイルで指定
whis=[5,95]のようにすることでひげの長さをパーセンタイルで指定することができる。
複数のboxplotを表示
data_ = [data,data2, data3]のようにboxplotしたいデータをリストにして渡すことで複数のboxplotを表示できる。
boxplotの表示位置を変える
positions=[1,3,9]のようにすることでboxplotを表示する位置を変えられる。
boxの幅を変える
widths=[.1,.3,.9]のようにすることで各boxの幅を変えられる。
算術平均を表示
showmeans=Trueで算術平均を表示できる。
中央値の線の設定
medianprops=medi_styleで辞書形式のmedi_styleを指定することで中央値の線の見た目を変えられる。
参考
コメント