如何使用中位数、标准差和百分位数绘制箱线图？

2024-06-07 18:32:47

使用中位数、标准差和百分位绘制箱线图：一步一步指南

简介

箱线图是一种强大的可视化工具，可用于展示数据的分布、中心趋势和变异性。它对于探索数据的关键特征和识别异常值非常有用。绘制箱线图需要一些关键统计量，包括中位数、标准差、25% 和 75% 百分位数。在这篇文章中，我们将逐步指导您如何使用这些值绘制箱线图。

第一步：准备数据

绘制箱线图的第一步是准备数据。您需要计算或收集以下统计量：

中位数： 数据集的中点值
标准差： 衡量数据分散程度的统计量
25% 百分位数（Q1）： 25% 的数据值低于此值
75% 百分位数（Q3）： 75% 的数据值低于此值

第二步：创建数据集

接下来，将收集的统计量创建成一个数据集。这个数据集可以是一个列表、字典或任何其他可以存储数据的结构。

第三步：导入必要的库

要绘制箱线图，我们需要导入 Seaborn 库。Seaborn 是 Python 中一个流行的数据可视化库。

import seaborn as sns

第四步：绘制箱线图

现在，我们可以使用 Seaborn 的 boxplot() 函数绘制箱线图。此函数需要一个 data 参数，该参数指定包含统计量的数据集。

sns.boxplot(data=data, orient='h', whis=std)

orient='h' 参数指定箱线图应水平绘制。
whis=std 参数指定箱须的长度应等于标准差。

输出

生成的箱线图将包含以下元素：

一条表示中位数的横线
一个由 25% 和 75% 百分位数限定的矩形框
两个点，分别表示中位数加标准差和中位数减标准差

示例代码

下面是一个示例代码，展示如何使用给定的统计量绘制箱线图：

import seaborn as sns

# 统计量
median = 3637
std = 1274.997414
perc_25 = 2627.0
perc_75 = 4238.0

# 创建数据集
data = {'median': [median], 'std': [std], 'perc_25': [perc_25], 'perc_75': [perc_75]}

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data, orient='h', whis=std)
plt.show()