1. 关于箱线图 及 plt.boxplot()方法

箱线图又称箱形图，有的地方也可以叫盒须图。使用箱线图的好处是可以以一种相对稳定的方式描述数据离散分布情况，识别数据中的异常值。

在pthon的matplotlib库中绘制箱线图使用的是plt.boxplot()方法。

该方法的主要参数如下

2. 绘制一幅简单的箱线图

使用随机数种子随机生成三组随机但固定的数据。以用来绘制三个箱线个体（一张图）。

全局字体使用楷体。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(1, facecolor='#33ff99', figsize=(10, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
np.random.seed(30)
data1 = np.random.randint(20, 100, 200)
data2 = np.random.randint(30, 120, 200)
data3 = np.random.randint(40, 110, 200)
plt.boxplot([data1, data2, data3])
plt.xticks(range(1, 4), ['A型', 'B型', 'C型'], fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.title('箱线图', fontsize=25, color='#0033cc')
plt.show()

图像效果如下：

3. 绘制一幅更精致的图像

下边的数据中，修改了一下数据。上边随机产生的数据因为较为均匀，所以很难产生异常值，达不到箱线图的预期展示效果。

使用 * 符号来标记异常值。并使用线来标出每组数据的均值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(1, facecolor='#33ff99', figsize=(10, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
np.random.seed(110)
data1 = np.random.randint(20, 100, 200)
data2 = np.random.randint(30, 120, 200)
data3 = np.random.randint(40, 110, 200)
# 修改几个值，作为异常值，方便展示
data1[100:102] = [142, 150]
data3[100:103] = [1, 5, 154]
plt.boxplot([data1, data2, data3],
            notch=True,
            sym='*',
            patch_artist=True,
            boxprops={'color': '#ffff00', 'facecolor': '#0066ff'},
            capprops={'color': '#ff3333', 'linewidth': 2},
            showmeans=True,
            meanline=True
            )
plt.xticks(range(1, 4), ['A型', 'B型', 'C型'], fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.title('箱线图', fontsize=25, color='#0033cc')
plt.show()

代码执行效果如下：

4. 异常值的标准

通过whis参数可以修改判断异常值的标准。默认将不在【均值±1.5倍四分位差】范围内的判断为异常值。

在上述代码的基础上稍作修改：

设置whis=2

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(1, facecolor='#33ff99', figsize=(10, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
np.random.seed(110)
data1 = np.random.randint(20, 100, 200)
data2 = np.random.randint(30, 120, 200)
data3 = np.random.randint(40, 110, 200)
# 修改几个值，作为异常值，方便展示
data1[100:102] = [142, 150]
data3[100:103] = [1, 5, 154]
plt.boxplot([data1, data2, data3],
            whis=2,
            notch=True,
            sym='*',
            patch_artist=True,
            boxprops={'color': '#ffff00', 'facecolor': '#0066ff'},
            capprops={'color': '#ff3333', 'linewidth': 2},
            showmeans=True,
            meanline=True
            )
plt.xticks(range(1, 4), ['A型', 'B型', 'C型'], fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.title('箱线图', fontsize=25, color='#0033cc')
plt.show()

则结果中已经不再有异常值：

5. 异常值的输出

上文只是将异常值以可视化的方式呈现在了读者眼前。当然，做数据分析时仅仅这样是不够的，通常还需要对数据进行处理，如去除。

下边的python代码来完成异常值的输出：

import numpy as np
np.random.seed(110)
data1 = np.random.randint(20, 100, 200)
data2 = np.random.randint(30, 120, 200)
data3 = np.random.randint(40, 110, 200)
# 修改几个值，作为异常值，方便展示
data1[100:102] = [142, 150]
data3[100:103] = [1, 5, 154]

Q1 = np.quantile(a=data3, q=0.25)
Q3 = np.quantile(a=data3, q=0.75)
# 计算 四分位差
QR = Q3 - Q1
# 下限 与 上线
low_limit = Q1 - 1.5 * QR
up_limit = Q3 + 1.5 * QR
print('下限为：', low_limit)
print('上限为：', up_limit)
print('异常值有：')
print(data3[(data3 < low_limit) + (data3 > up_limit)])