可视化实验十二：利用Python绘制箱线图折线图

Posted 2022-12-10 @阿证1024

实验目的：

1. 掌握Python中箱线图、折线图绘图函数的使用及展示图形的意义
2. 利用上述绘图函数实现数据可视化

实验内容：

1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念
2. 根据步骤一绘图函数要求，处理实验数据
3. 根据步骤二得到的实验数据，绘制箱线图、折线图
4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果，例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

实验过程（附结果截图）：

1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法，掌握相关参数的概念

（1）绘制箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 5]  # 数据集
plt.boxplot(x)  # 垂直显示箱线图
plt.show()  # 显示该图

（2）绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt 
squares=[1, 4, 9, 16, 25]
x=[1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(x, squares)
plt.show()

2. 根据步骤一绘图函数要求，处理实验数据

（1）实验数据

np.random.seed(2)  # 设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据，再装入4列DataFrame中

3. 根据步骤二得到的实验数据，绘制箱线图、折线图

（1）绘制箱线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2)  # 设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据，再装入4列DataFrame中
df.boxplot()  # 也可用plot.box()
plt.show()

（2）绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *  # 支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1 = [0.86, 0.85, 0.853, 0.849, 0.83]
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'y=x^2曲线图')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲线图')
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果，例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

（1）绘制箱线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2)  # 设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据，再装入4列DataFrame中
# df.boxplot()  # 也可用plot.box()
# plt.show()
df.boxplot(sym='r*', vert=False, patch_artist=True,
           meanline=False, showmeans=True)
plt.show()

（2）绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *  # 支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1 = [0.86, 0.85, 0.853, 0.849, 0.83]
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'y=x^2曲线图')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲线图')
plt.legend()  # 让图例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)邻居")  # X轴标签
plt.ylabel("RMSE")  # Y轴标签
plt.title("A simple plot")  # 标题
plt.show()

实验小结自己写写就行，本实验仅供参考。