Função da gaveta boxplot

Este exemplo demonstra como passar estatísticas de plotagem de caixa pré-computadas para a gaveta de plotagem de caixa. A primeira figura demonstra como remover e adicionar componentes individuais (observe que a média é o único valor não mostrado por padrão). A segunda figura demonstra como os estilos dos artistas podem ser customizados.

Uma boa referência geral sobre boxplots e sua história pode ser encontrada aqui: http://vita.had.co.nz/papers/boxplots.pdf

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook

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

# compute the boxplot stats
stats = cbook.boxplot_stats(data, labels=labels, bootstrap=10000)

Depois de calcularmos as estatísticas, podemos prosseguir e alterar qualquer coisa. Só para provar, vou definir a mediana de cada conjunto como a mediana de todos os dados e dobrar as médias

for n in range(len(stats)):
    stats[n]['med'] = np.median(data)
    stats[n]['mean'] *= 2

print(list(stats[0]))

fs = 10  # fontsize

['label', 'mean', 'iqr', 'cilo', 'cihi', 'whishi', 'whislo', 'fliers', 'q1', 'med', 'q3']

Demonstre como alternar a exibição de diferentes elementos:

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

axs[0, 1].bxp(stats, showmeans=True)
axs[0, 1].set_title('showmeans=True', fontsize=fs)

axs[0, 2].bxp(stats, showmeans=True, meanline=True)
axs[0, 2].set_title('showmeans=True,\nmeanline=True', fontsize=fs)

axs[1, 0].bxp(stats, 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].bxp(stats, shownotches=True)
axs[1, 1].set_title('notch=True', fontsize=fs)

axs[1, 2].bxp(stats, 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()

Demonstrar como personalizar os diferentes elementos de exibição:

boxprops = dict(linestyle='--', linewidth=3, color='darkgoldenrod')
flierprops = dict(marker='o', markerfacecolor='green', markersize=12,
                  linestyle='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=2, figsize=(6, 6), sharey=True)
axs[0, 0].bxp(stats, boxprops=boxprops)
axs[0, 0].set_title('Custom boxprops', fontsize=fs)

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

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

axs[1, 1].bxp(stats, meanprops=meanlineprops, meanline=True,
              showmeans=True)
axs[1, 1].set_title('Custom mean\nas line', 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()

Referências

O uso das seguintes funções, métodos, classes e módulos é mostrado neste exemplo:

• matplotlib.axes.Axes.bxp

• matplotlib.cbook.boxplot_stats