boxplot
回收原因：plt.boxplot的x轴只能是数字，用sns.boxplot代替
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
df = pd.DataFrame({'a': stats.uniform(0, 1).rvs(size=20), 'b': stats.norm(1, 1).rvs(size=20)})
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(df.values)
plt.show()
| 参数 | 意义 |
|---|---|
| notch=True | 形状变成扁的 |
| flierprops={‘markerfacecolor’:’g’, ‘marker’:’D’} | 离群点的样式 |
| showfliers=False | 是否显示离群点 |
| vert=False | 变成横的box图 |
多图表&多子图
回收原因：多图表当然用面向对象的方式去画才更为清晰，转当前图表这种方法在Matlab中也显得不高级和杂乱
- plt.figure(1)可以转换当前的画布
- plt.sca(ax1)转换到指定的axes
# 一个案例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 10)
plt.figure(1)
ax1_211 = plt.subplot(221)
ax1_212 = plt.subplot(223)
ax1_122 = plt.subplot(122)
plt.figure(2)
ax2_211 = plt.subplot(211)
ax2_212 = plt.subplot(212)
plt.sca(ax1_211)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.sca(ax1_212)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.sca(ax1_122)
plt.plot(x, x)
plt.sca(ax2_211)
plt.plot(x, x)
plt.plot(x, -x)
plt.sca(ax2_212)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.show()
