Python中使用Bokeh绘制箱线图的步骤详解

绘制箱线图是数据可视化中常用的方法之一，可以用来展示数据的分布情况和离散程度。在Python中，可以使用Bokeh库来绘制箱线图。

Bokeh是一个Python交互式可视化库，用于在Web浏览器中创建漂亮的交互式绘图。它提供了许多绘图工具和图表类型，包括箱线图。

下面是使用Bokeh绘制箱线图的步骤和示例代码：

1. 导入必要的库

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.io import output_notebook
   

2. 创建数据

   data = [ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
            [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
            [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50] ]
   

3. 设置输出方式

   output_notebook()
   

4. 创建箱线图画布

   p = figure(title="Boxplot Example",
              y_axis_label='Value')
   

5. 绘制箱线图

   p.boxplot(data, labels=["A", "B", "C"], color="#008080", whisker_color="#808080", median_color="#FF0000", outliers_color="#FF0000")
   

上述代码中，boxplot()函数用于绘制箱线图，data参数传入数据，labels参数传入各组数据的标签，color参数设置箱线图的颜色，whisker_color参数设置须的颜色，median_color参数设置中位线的颜色，outliers_color参数设置离群点的颜色。

6. 展示箱线图

   show(p)
   

上述代码将在Jupyter Notebook中展示箱线图。

下面是完整的示例代码，使用Bokeh绘制一个简单的箱线图：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# 创建数据
data = [ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
         [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
         [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50] ]

# 设置输出方式
output_notebook()

# 创建箱线图画布
p = figure(title="Boxplot Example",
           y_axis_label='Value')

# 绘制箱线图
p.boxplot(data, labels=["A", "B", "C"], color="#008080", whisker_color="#808080", median_color="#FF0000", outliers_color="#FF0000")

# 展示箱线图
show(p)

上述代码中，我们创建了一个包含三组数据的箱线图，每组数据包含了10个观测值。通过设置相应的参数，我们可以自定义箱线图的样式，包括颜色和标签等。

在运行上述代码后，你将看到一个在Jupyter Notebook中展示的箱线图。箱线图展示了三组数据的中位数、上下四分位数、离群点等信息，帮助我们了解数据的分布和离散程度。

绘制箱线图时，你可以根据你的数据和需求进行相应的调整，如设置颜色、标签、坐标轴等。Bokeh提供了丰富的绘图工具和选项，可以满足不同的可视化需求。