Matplotlibの箱ひげ図 - Pythonグラフ入門

公開日 2023-08-10
最終更新日 2024-08-18

箱ひげ図をプロットするには、ax.boxplotを使用します。ax.boxplotに渡すデータ（以下の例ではx）が1次元配列の場合、箱ひげ図は1個だけ出力されます。一方、データが2次元配列の場合、箱ひげ図は列の数だけ出力されます。

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

np.random.seed(seed=0)
x = np.random.normal(10, 5, 1000).reshape(-1,2)
# 平均10, 標準偏差5の正規分布。500行2列の配列データを生成

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x)
plt.show()

箱ひげ図の説明を以下に示します。IQRは第1四分位点から第3四分位点までの長さです。デフォルトのひげの長さは1.5×IQRとなります（長さはwhisオプションで変更可能です）。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x[:, 0])
ax.annotate("外れ値", xy=(1.03, 23.5), xytext=(1.2, 22.5), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("Q3+1.5×IQR", xy=(1.04, 22.5), xytext=(1.15, 20), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("第3四分位点(Q3)", xy=(1.08, 13), xytext=(1.15, 12.5), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("中央値", xy=(1.08, 9.5), xytext=(1.15, 9), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("第1四分位点(Q1)", xy=(1.08, 6.5), xytext=(1.15, 6), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("Q1-1.5×IQR", xy=(1.04, -3), xytext=(1.15, -2), size=15, arrowprops={"arrowstyle": "->"})
ax.annotate("", xy=(0.9, 13.5), xytext=(0.9, 6), arrowprops={"arrowstyle": "<->"})
ax.text(0.82, 9.5, "IQR", size=15)
plt.show()

boxplotのオプション¶

boxplotで指定できる主なオプションを以下に示します。

sym (str): 外れ値記号の見た目
flierprops (dict): 外れ値記号の見た目
vert (bool): Trueの場合、箱ひげ図は横向きになる（デフォルト：False）
whis (float/(float, float)): ひげの開始位置（デフォルト：1.5）
widths (float): 箱の幅
labels (sequence): データのラベル（横軸に表示）
showmeans (bool): Trueの場合、平均値を表示する（デフォルト：False）

外れ値記号の見た目¶

symオプションやflierpropsオプションで外れ値の色と記号を変更できます。

symオプション（str形式）では、色と記号を組み合わせて指定できますが、その場合は1文字で定義できる色しか対応していないようです。

詳細に設定する場合は、flierpropsオプション（dict形式）を用います。主な指定可能オプションを以下に示します。

キー	説明
`marker`	マーカーの形状
`markerfacecolor`	塗り潰しの色
`markeredgecolor`	マーカーの枠線の色
`ms`	マーカーのサイズ

1文字で定義できる色と、マーカーの種類を以下に示します。

color	説明
`b`	青 (Blue)
`g`	緑 (Green)
`r`	赤 (Red)
`c`	シアン (Cyan)
`m`	マゼンタ (Magenta)
`y`	黄 (Yellow)
`k`	黒 (Black)
`w`	白 (White)

marker	説明
`o`	丸
`v`	下向き三角
`^`	上向き三角
`<`	左向き三角
`>`	右向き三角
`s`	四角形(square)
`p`	五角形(pentagon)
`+`	+記号
`x`	x記号
`D`	ダイヤモンド

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, sym="b+") # 青の+記号
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, sym="pink") # 記号の種類を定義しない場合、複数文字の色も指定できる
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, flierprops={"marker":"o", "markerfacecolor":"blue", "markeredgecolor":"red", "ms":10})
plt.show()

横向きの箱¶

箱を横向きにするには、vert=Falseと指定します。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, vert=False)
plt.show()

ひげの長さ¶

ひげの開始位置はwhisオプションで変更できます。指定する方法は2つあり、float型の変数を1つ与える場合と、(float, float)とタプルで与える場合で挙動が異なります。

まず、float型の変数を1つ与える場合、ひげの長さはIQR×whisとなります（whisのデフォルト値は1.5. また、IQRは第1四分位点と第3四分位点の長さです）。以下はwhis=1とした例です。ひげの長さと箱の長さは同じとなります。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, whis=1)
plt.show()

次に、whisオプションに(float, float)とタプルで与える場合について述べます。例えばwhis=(1, 99)として与えた場合、データの下位から1%～99%の範囲を含むように長さが設定されます。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, whis=(1, 99))
plt.show()

箱の幅¶

widthsオプションで箱の幅を指定できます（デフォルトは0.5、またはグラフの幅から自動的に決定されます）。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, widths=0.3)
plt.show()

データのラベル¶

tick_labelsオプションでデータのラベルを指定できます（Matplotlib 3.8以前ではlabelという名前でしたが、3.9以降はtick_labelsが推奨されています。3.11以降ではlabelは使えなくなります）。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, tick_labels=["AAA", "BBB"])
plt.show()

平均値の表示¶

平均値を表示するにはshowmeans=Trueとします。平均値マーカーの表示方法は、meanpropsオプションに辞書形式で指定できます。

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, showmeans=True)
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(x, showmeans=True, meanprops={"marker":"x", "markeredgecolor":"blue", "ms":10})
plt.show()