Изучаем график boxplot в библиотеке matplotlib — пошаговая инструкция

График boxplot (бокс-плот) является одним из самых полезных графических инструментов для описания исходных данных. Этот график отображает основные статистические показатели выборки, включая максимальное и минимальное значения, медиану и выбросы.

В этой статье мы рассмотрим пошаговую инструкцию по созданию графика boxplot с использованием библиотеки matplotlib. Сначала мы подключим необходимые модули и импортируем данные. Затем создадим основную фигуру с помощью функции figure() и подграфики с помощью функции add_subplot(). Затем зададим данные для нашего графика и назначим метки для осей X и Y с помощью функций boxplot() и set_xticklabels()/set_ylabel().

После этого мы можем настроить внешний вид графика, изменяя размеры, цвета и стиль линий. Мы также можем добавить заголовок и легенду к нашему графику, чтобы сделать его более информативным и понятным для аудитории.

Что такое график boxplot и зачем он нужен?

Главная цель графика boxplot — отображение вариаций и межквартильного размаха в данных. Он позволяет наглядно увидеть наличие выбросов, асимметрию распределения, меру разброса и среднюю величину набора данных.

График boxplot состоит из прямоугольника, вертикальной линии (whisker) и точек, обозначающих выбросы:

  • Прямоугольник представляет межквартильный размах и имеет верхнюю и нижнюю границы, соответствующие первому и третьему квартилям соответственно. Медиана обычно отображается внутри этого прямоугольника.
  • Вертикальная линия (whisker) простирается от верхней и нижней границ прямоугольника до самых удаленных точек, которые не являются выбросами.
  • Выбросами считаются точки, лежащие за пределами верхней и нижней границы прямоугольника. Они обычно обозначены точками на графике.

График boxplot помогает выявить аномалии и выбросы в данных, оценить симметрию и скошенность распределения. Это основной инструмент статистической визуализации, который использование для сравнения различных наборов данных, анализа распределения и поиска аномалий.

Преимущества использования графика boxplot:

  • Наглядное отображение статистических характеристик данных.
  • Оценка асимметрии и симметрии распределения.
  • Идентификация выбросов и аномалий.
  • Сравнение нескольких наборов данных.
  • Быстрая визуализация основных параметров распределения: медианы, интерквартильного размаха, выбросов.

График boxplot является важным инструментом анализа данных, который помогает увидеть главные характеристики распределения, выявить аномалии и сравнить различные наборы данных. Он является неотъемлемой частью статистического анализа и использования данных в научных и бизнес-областях.

Пошаговая инструкция по созданию графика boxplot в matplotlib

Для создания графика boxplot в библиотеке matplotlib следуйте следующим шагам:

  1. Импортируйте необходимые модули:
    import matplotlib.pyplot as plt
  2. Подготовьте данные для построения графика в виде списка или массива. Например:
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
  3. Используйте функцию plt.boxplot() для создания графика. Укажите данные в качестве параметра:
    plt.boxplot(data)
  4. Настройте отображение графика. Вы можете задать заголовок, метки осей и другие параметры:
    plt.title('Boxplot')
    plt.xlabel('Data')
    plt.ylabel('Values')
  5. Отобразите график с помощью функции plt.show():
    plt.show()

Теперь у вас есть пошаговая инструкция по созданию графика boxplot в библиотеке matplotlib. Пользуйтесь ею при необходимости!

Как интерпретировать график boxplot

  1. Медиана: горизонтальная линия внутри ящика представляет собой медиану распределения данных. Она показывает центральную тенденцию и делит данные на две равные части.
  2. Первый квартиль (25-й процентиль): нижняя граница ящика соответствует первому квартилю. Он показывает значение, ниже которого находится 25% данных.
  3. Третий квартиль (75-й процентиль): верхняя граница ящика соответствует третьему квартилю. Он показывает значение, ниже которого находится 75% данных.
  4. Размах: длина ящика представляет собой разницу между третьим квартилем и первым квартилем (размах межквартильный). Он отображает вариацию данных.
  5. Выбросы: точки, находящиеся за пределами усов (усы, представляющие интервалы в 1.5 интерквартильных размаха), считаются выбросами и отображаются на графике отдельными точками.
Оцените статью