绘出精采，Pyecharts教你用箱形图打开数据的新世界

后端

2023-07-04 21:55:44

揭秘箱形图：解锁数据分布的秘密

在数据分析的世界中，理解数据的分布至关重要，箱形图可以帮你轻松完成这一任务。它是一种强有力的可视化工具，可以让你快速掌握数据的中心、离散程度和异常值。本文将深入探索箱形图，了解其用途、类型和如何从中学到有用的见解。

什么是箱形图？

箱形图是一种直观地表示数据分布的图形。它通常由一个矩形和两条线组成：

矩形： 表示数据的中四分位数（50%）和下四分位数（25%）。
线段： 表示数据的中位数（50%），即位于中间位置的值。

矩形之外的线段表示数据分布的范围或“触须”。这些触须的长度表明数据的离散程度，也就是数据有多么分散。

如何解读箱形图？

解读箱形图非常简单：

中位数： 线段表示数据的中心位置。
四分位数： 矩形的边缘显示数据的四分位数，将数据分成四等份。
离散程度： 矩形的长度指示数据的离散程度。
异常值： 矩形之外的点表示异常值，即明显偏离数据其余部分的值。

箱形图的类型

有几种类型的箱形图，每种类型都有自己的目的：

普通箱形图： 显示单个数据集的分布。
水平箱形图： 将数据从左到右显示，更适合具有多个类别的分布。
群组箱形图： 比较不同组别的数据分布。
带异常点的箱形图： 突出显示数据中的异常值。

代码示例：绘制箱形图

使用 Python 的 Pyecharts 库可以轻松绘制箱形图：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Boxplot

data = [
    [85, 95, 92, 88, 91, 89, 93, 97, 99, 90],
    [70, 80, 78, 75, 82, 73, 71, 76, 77, 81],
    [95, 88, 82, 86, 90, 89, 84, 91, 85, 92],
    [77, 83, 80, 78, 81, 76, 82, 75, 84, 74]
]

boxplot = Boxplot()
boxplot.add_xaxis(["语文", "数学", "英语", "物理"])
boxplot.add_yaxis("学生成绩", data)
boxplot.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="普通箱型图"))
boxplot.render()