Plotly入门指南：箱形图

探索箱形图：使用 Plotly 绘制信息丰富的交互式图表

数据可视化是洞察数据并从中提取有意义信息的强大工具。箱形图 是一种流行的统计图形，它可以清晰地展示数据分布的情况，包括中心趋势、离散程度和异常值。借助 Plotly，一个功能强大的数据可视化库，您可以轻松地创建交互式和引人入胜的箱形图。

1. 箱形图概述

箱形图由五个关键部分组成：

• 最小值： 数据集中的最小值。
• 下四分位数： 数据集中下 25% 的值。
• 中位数： 数据集中的中间值。
• 上四分位数： 数据集中上 25% 的值。
• 最大值： 数据集中的最大值。

箱形图的形状揭示了数据的分布情况。对称的箱形图表示均匀分布，而具有不规则形状的箱形图则可能表明存在异常值或偏态分布。

2. 使用 Plotly 绘制箱形图

Plotly 提供了两种绘制箱形图的便捷方法：

（1）使用 plotly.graph_objs.Box 类

import plotly.graph_objs as go

# 创建数据
data = [go.Box(
    y=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
)]

# 布局
layout = go.Layout(
    title="箱形图示例",
    xaxis=dict(title="X轴"),
    yaxis=dict(title="Y轴")
)

# 绘制图表
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

（2）使用 plotly.express.box 函数

import plotly.express as px

# 创建数据
df = px.data.tips()

# 绘制图表
fig = px.box(df, y="total_bill")
fig.show()

3. 定制箱形图

Plotly 提供了广泛的参数选项，让您可以根据需要定制箱形图：

• name： 箱形图的名称。
• y： 箱形图的 y 轴数据。
• boxmean： 是否显示箱形图的均值。
• boxpoints： 是否显示箱形图中的数据点。
• jitter： 是否对数据点应用抖动。
• marker： 设置数据点的外观。
• line： 设置箱形图线的外观。
• fillcolor： 设置箱形图的填充颜色。

4. 创建美观的箱形图

打造美观且引人入胜的箱形图时，以下技巧至关重要：

• 使用不同颜色和形状区分数据集。
• 应用对数刻度来处理差异较大的数据。
• 添加注释以突出箱形图中的重要特征。
• 使用图例解释箱形图的元素。

5. 结语

箱形图是强大的数据可视化工具，可以帮助您快速了解数据的分布情况。借助 Plotly，您可以轻松地创建交互式和定制的箱形图，从数据中提取有意义的见解。通过掌握 Plotly 的箱形图功能，您可以更有效地呈现和分析数据，从而做出更明智的决策。

常见问题解答

1. 什么是异常值？

异常值是数据集中显着偏离其他值的点。它们可能表示数据中的错误或极端值。

2. 什么是偏态分布？

偏态分布是指数据分布不均匀，其中一个方向的数据点明显更多。

3. 我可以使用 Plotly 绘制水平箱形图吗？

是的，可以使用 orientation="h" 参数在 Plotly 中创建水平箱形图。

4. 如何从箱形图中获取中位数？

中位数是箱形图中间的水平线。

5. 如何处理具有大量数据点的箱形图？

对于大型数据集，可以使用 Plotly 的 violin 选项来创建一个提琴图，它可以提供类似箱形图的信息，但可以显示数据的密度分布。