如何在matplotlib中制作分组的箱线图

如何解决如何在matplotlib中制作分组的箱线图

使用独立的子图最容易做到这一点：

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

data = {}
data['dataset1'] = {}
data['dataset2'] = {}
data['dataset3'] = {}

n = 500
for k,v in data.iteritems():
    upper = random.randint(0, 1000)
    v['A'] = np.random.uniform(0, upper, size=n)
    v['B'] = np.random.uniform(0, upper, size=n)
    v['C'] = np.random.uniform(0, upper, size=n)

fig, axes = plt.subplots(ncols=3, sharey=True)
fig.subplots_adjust(wspace=0)

for ax, name in zip(axes, ['dataset1', 'dataset2', 'dataset3']):
    ax.Boxplot([data[name][item] for item in ['A', 'B', 'C']])
    ax.set(xticklabels=['A', 'B', 'C'], xlabel=name)
    ax.margins(0.05) # Optional

plt.show()

解决方法

我有三种算法，A，B和C。我已在不同的数据集上运行它们，并希望将它们的运行时绘制为Python中的分组箱图。

作为我想要的视觉示例，我制作了一张糟糕的图纸，但希望它能指出要点。

如果我在python中的数据如下所示：

import numpy as np
import random

data = {}
data['dataset1'] = {}
data['dataset2'] = {}
data['dataset3'] = {}

n = 5
for k,v in data.iteritems():
    upper = random.randint(0,1000)
    v['A'] = np.random.uniform(0,upper,size=n)
    v['B'] = np.random.uniform(0,size=n)
    v['C'] = np.random.uniform(0,size=n)

如何使我的情节看起来像我画的照片？