matplotlib.axes.Axes.boxplot #

Haches. boxplot ( x , notch = None , sym = None , vert = None , whis = None , positions = None , widths = None , patch_artist = None , bootstrap = None , usermedians = None , conf_intervals = None , meanline = None , showmeans =Aucun , showcaps = Aucun , showbox = Aucun , showfliers = Aucun , boxprops = Aucun , labels = Aucun , flierprops = Aucun , medianprops = Aucun , meanprops = Aucun , capprops = Aucun , whiskerprops = Aucun , manage_ticks = True , autorange = False ,zorder = Aucun , capwidths = Aucun , * , data = Aucun ) [source] #

Dessinez un tracé en boîte et à moustaches.

La boîte s'étend du premier quartile (Q1) au troisième quartile (Q3) des données, avec une ligne à la médiane. Les moustaches s'étendent de la boîte de 1,5 fois l'intervalle interquartile (IQR). Les points de vol sont ceux qui dépassent la fin des moustaches. Voir https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot pour référence.

     Q1-1.5IQR   Q1   median  Q3   Q3+1.5IQR
                  |-----:-----|
  o      |--------|     :     |--------|    o  o
                  |-----:-----|
flier             <----------->            fliers
                       IQR

Paramètres :

x Tableau ou séquence de vecteurs.

Les données d'entrée. S'il s'agit d'un tableau 2D, une boîte à moustaches est dessinée pour chaque colonne de x . S'il s'agit d'une séquence de tableaux 1D, une boîte à moustaches est dessinée pour chaque tableau dans x .

notch booléen, par défaut : False

Que ce soit pour dessiner une boîte à moustaches encochée ( True) ou une boîte à moustaches rectangulaire ( False). Les encoches représentent l'intervalle de confiance (IC) autour de la médiane. La documentation de bootstrap décrit comment les emplacements des encoches sont calculés par défaut, mais leurs emplacements peuvent également être remplacés en définissant le paramètre conf_intervals .

Noter

Dans les cas où les valeurs de l'IC sont inférieures au quartile inférieur ou supérieures au quartile supérieur, les encoches s'étendront au-delà de la boîte, lui donnant un aspect « retourné » distinctif. Il s'agit d'un comportement attendu et cohérent avec d'autres packages de visualisation statistique.

sym str, facultatif

Le symbole par défaut pour les points volants. Une chaîne vide ('') masque les dépliants. Si None, alors les dépliants par défaut sont 'b+'. Plus de contrôle est fourni par le paramètre flierprops .

vert bool, par défaut : Vrai

Si True, dessine des boîtes verticales. Si False, tracez des rectangles horizontaux.

whis float ou (float, float), par défaut : 1.5

La position des moustaches.

S'il s'agit d'un flotteur, la moustache inférieure est à la référence la plus basse au-dessus de , et la moustache supérieure à la référence la plus élevée en dessous de , où Q1 et Q3 sont les premier et troisième quartiles. La valeur par défaut de correspond à la définition originale des boîtes à moustaches de Tukey.Q1 - whis*(Q3-Q1)Q3 + whis*(Q3-Q1)whis = 1.5

S'il s'agit d'une paire de flotteurs, ils indiquent les centiles auxquels dessiner les moustaches (par exemple, (5, 95)). En particulier, le réglage sur (0, 100) donne des moustaches couvrant toute la gamme des données.

Dans le cas limite où , whis est automatiquement défini sur (0, 100) (couvrir toute la plage de données) si la plage automatique est True.Q1 == Q3

Au-delà des moustaches, les données sont considérées comme des valeurs aberrantes et sont tracées sous forme de points individuels.

bootstrap int, facultatif

Spécifie s'il faut amorcer les intervalles de confiance autour de la médiane pour les boîtes à moustaches encochées. Si bootstrap est None, aucun bootstrap n'est effectué et les encoches sont calculées à l'aide d'une approximation asymptotique basée sur la Gaussienne (voir McGill, R., Tukey, JW et Larsen, WA, 1978, et Kendall et Stuart, 1967). Sinon, bootstrap spécifie le nombre de fois qu'il faut amorcer la médiane pour déterminer ses intervalles de confiance à 95 %. Des valeurs entre 1000 et 10000 sont recommandées.

usermedians type tableau 1D, facultatif

Un type de tableau 1D de longueur len(x). Chaque entrée qui ne l'est pas Noneforce la valeur de la médiane pour l'ensemble de données correspondant. Pour les entrées qui sont None, les médianes sont calculées par Matplotlib comme d'habitude.

conf_intervals semblable à un tableau, facultatif

Un type de tableau 2D de shape . Chaque entrée qui n'est pas None force l'emplacement de l'encoche correspondante (qui n'est dessinée que si notch vaut ). Pour les entrées qui sont , les encoches sont calculées par la méthode spécifiée par les autres paramètres (par exemple, bootstrap ).(len(x), 2)TrueNone

positions de type tableau, facultatif

Les positions des cases. Les ticks et les limites sont automatiquement définis pour correspondre aux positions. Par défaut , où N est le nombre de cases à dessiner.range(1, N+1)

largeurs flottantes ou de type tableau

Les largeurs des cases. La valeur par défaut est 0,5, ou , si elle est inférieure.0.15*(distance between extreme positions)

patch_artist booléen , par défaut : False

Si Falseproduit des boîtes avec l'artiste Line2D. Sinon, les boîtes sont dessinées avec des artistes Patch.

séquence d' étiquettes , facultatif

Étiquettes pour chaque jeu de données (une par jeu de données).

manage_ticks booléen , par défaut : True

Si True, les emplacements des graduations et les étiquettes seront ajustés pour correspondre aux positions de la boîte à moustaches.

autorange booléen, par défaut : False

Lorsque Trueet les données sont distribuées de sorte que les 25e et 75e centiles soient égaux, whis est défini sur (0, 100) de sorte que les extrémités des moustaches soient au minimum et au maximum des données.

ligne moyenne bool, par défaut : False

Si True(et showmeans est True), essaiera de rendre la moyenne sous la forme d'une ligne couvrant toute la largeur de la boîte en fonction de meanprops (voir ci-dessous). Non recommandé si shownotches vaut également True. Sinon, les moyennes seront affichées sous forme de points.

zorder float, par défaut :Line2D.zorder = 2

L'ordre z du boxplot.

Retours :

dict

Un dictionnaire mappant chaque composant de la boîte à moustaches à une liste des Line2Dinstances créées. Ce dictionnaire a les clés suivantes (en supposant des boxplots verticaux):

boxes: le corps principal de la boîte à moustaches montrant les quartiles et les intervalles de confiance de la médiane si activé.
medians: lignes horizontales à la médiane de chaque case.
whiskers: les lignes verticales s'étendant jusqu'aux points de données non aberrants les plus extrêmes.
caps: les lignes horizontales aux extrémités des moustaches.
fliers: points représentant des données qui s'étendent au-delà des moustaches (dépliants).
means: points ou lignes représentant les moyennes.

Autres paramètres :

showcaps booléen , par défaut : True: Montrez les capuchons aux extrémités des moustaches.
showbox booléen , par défaut : Vrai: Montrez la case centrale.
showfliers booléen , par défaut : True: Afficher les valeurs aberrantes au-delà des plafonds.
showmeans bool, par défaut : False: Montrez les moyennes arithmétiques.
capprops dict, par défaut : aucun: Le style des casquettes.
capwidths float ou array, par défaut : aucun: Les largeurs des bouchons.
dict boxprops , par défaut : aucun: Le style de la boîte.
dict whiskerprops , par défaut : aucun: Le style des moustaches.
flierprops dict, par défaut : aucun: Le style des dépliants.
medianprops dict, par défaut : aucun: Le style de la médiane.
dict Meanprops , par défaut : aucun: Le style de la moyenne.
objet de données indexable, facultatif: S'ils sont donnés, tous les paramètres acceptent également une chaîne s, qui est interprétée comme data[s](sauf si cela déclenche une exception).

Voir également

violinplot: Dessinez une estimation de la fonction de densité de probabilité.

Exemples utilisant `matplotlib.axes.Axes.boxplot`#

Boîtes à moustaches avec couleurs de remplissage personnalisées

Boîtes à moustaches

Démo Boxplot

boîte à moustaches(X)

matplotlib.axes.Axes.boxplot #

Exemples utilisant matplotlib.axes.Axes.boxplot#

Exemples utilisant `matplotlib.axes.Axes.boxplot`#