Personnalisation de l'artiste dans les box plots

Cet exemple montre comment utiliser les différents arguments de mots clés pour personnaliser entièrement les boîtes à moustaches. La première figure montre comment supprimer et ajouter des composants individuels (notez que la moyenne est la seule valeur non affichée par défaut). La deuxième figure montre comment les styles des artistes peuvent être personnalisés. Il montre également comment définir la limite des moustaches à des centiles spécifiques (axes inférieurs droits)

Une bonne référence générale sur les boxplots et leur historique peut être trouvée ici : https://vita.had.co.nz/papers/boxplots.pdf

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# fake data
np.random.seed(19680801)
data = np.random.lognormal(size=(37, 4), mean=1.5, sigma=1.75)
labels = list('ABCD')
fs = 10  # fontsize

Montrez comment basculer l'affichage de différents éléments :

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(6, 6), sharey=True)
axs[0, 0].boxplot(data, labels=labels)
axs[0, 0].set_title('Default', fontsize=fs)

axs[0, 1].boxplot(data, labels=labels, showmeans=True)
axs[0, 1].set_title('showmeans=True', fontsize=fs)

axs[0, 2].boxplot(data, labels=labels, showmeans=True, meanline=True)
axs[0, 2].set_title('showmeans=True,\nmeanline=True', fontsize=fs)

axs[1, 0].boxplot(data, labels=labels, showbox=False, showcaps=False)
tufte_title = 'Tufte Style \n(showbox=False,\nshowcaps=False)'
axs[1, 0].set_title(tufte_title, fontsize=fs)

axs[1, 1].boxplot(data, labels=labels, notch=True, bootstrap=10000)
axs[1, 1].set_title('notch=True,\nbootstrap=10000', fontsize=fs)

axs[1, 2].boxplot(data, labels=labels, showfliers=False)
axs[1, 2].set_title('showfliers=False', fontsize=fs)

for ax in axs.flat:
    ax.set_yscale('log')
    ax.set_yticklabels([])

fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

Montrez comment personnaliser l'affichage des différents éléments :

boxprops = dict(linestyle='--', linewidth=3, color='darkgoldenrod')
flierprops = dict(marker='o', markerfacecolor='green', markersize=12,
                  markeredgecolor='none')
medianprops = dict(linestyle='-.', linewidth=2.5, color='firebrick')
meanpointprops = dict(marker='D', markeredgecolor='black',
                      markerfacecolor='firebrick')
meanlineprops = dict(linestyle='--', linewidth=2.5, color='purple')

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(6, 6), sharey=True)
axs[0, 0].boxplot(data, boxprops=boxprops)
axs[0, 0].set_title('Custom boxprops', fontsize=fs)

axs[0, 1].boxplot(data, flierprops=flierprops, medianprops=medianprops)
axs[0, 1].set_title('Custom medianprops\nand flierprops', fontsize=fs)

axs[0, 2].boxplot(data, whis=(0, 100))
axs[0, 2].set_title('whis=(0, 100)', fontsize=fs)

axs[1, 0].boxplot(data, meanprops=meanpointprops, meanline=False,
                  showmeans=True)
axs[1, 0].set_title('Custom mean\nas point', fontsize=fs)

axs[1, 1].boxplot(data, meanprops=meanlineprops, meanline=True,
                  showmeans=True)
axs[1, 1].set_title('Custom mean\nas line', fontsize=fs)

axs[1, 2].boxplot(data, whis=[15, 85])
axs[1, 2].set_title('whis=[15, 85]\n#percentiles', fontsize=fs)

for ax in axs.flat:
    ax.set_yscale('log')
    ax.set_yticklabels([])

fig.suptitle("I never said they'd be pretty")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

Références

L'utilisation des fonctions, méthodes, classes et modules suivants est illustrée dans cet exemple :

• matplotlib.axes.Axes.boxplot/matplotlib.pyplot.boxplot