python绘图之箱型图

箱型图（Boxplot），也称为箱线图或盒须图，是一种用于展示一组数据的分布情况的统计图表。它通过简洁的图形形式，直观地呈现数据的集中趋势、离散程度、偏态以及异常值等信息。本节我们来学习使用python绘制箱型图

# 导入必要的库 import pandas as pd # 用于数据处理和分析 import numpy as np # 用于数值计算 import seaborn as sns # 用于数据可视化，专注于统计图表 import matplotlib.pyplot as plt # 用于绘制图形 # 创建示例数据 # 设置随机种子以保证结果可复现，每次运行代码时生成的随机数都相同 np.random.seed(0) # 定义一个字典，包含两列数据： # 'smoker' 列表示是否吸烟，随机生成 100 个 'no' 或 'yes'，模拟是否吸烟的状态 # 'charges' 列表示医疗费用，使用伽马分布随机生成 100 个值，模拟医疗费用的分布 data = { 'smoker': np.random.choice(['no', 'yes'], size=100), # 随机生成 'no' 或 'yes' 'charges': np.random.gamma(10, 2, size=100) # 使用伽马分布生成医疗费用 } # 将数据字典转换为 pandas DataFrame，方便后续处理和绘图 insurance = pd.DataFrame(data) # 使用 seaborn 绘制箱线图 # x 参数指定分类变量（是否吸烟），y 参数指定数值变量（医疗费用） # order 参数指定分类变量的显示顺序 sns.boxplot(x=insurance['smoker'], y=insurance['charges'], order=['no', 'yes']) # 添加标题和轴标签，使图表更易于理解 plt.title('Medical Charges by Smoking Status') # 图表标题 plt.xlabel('Smoking Status') # x 轴标签 plt.ylabel('Charges') # y 轴标签 # 显示图表 plt.show()