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本期分享：

【SCI绘图】【箱型图系列1】多类对比+各类下属子类对比

文末附带完整代码：

1.环境准备

python 3

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

sns.set_theme()
sns.set_style('ticks')

plt.rc('figure', dpi=300)
plt.rc('font', size=8, family='Times New Roman')
plt.rc('axes', labelsize=8, linewidth=1)
plt.rc('xtick', labelsize=8)
plt.rc('xtick.major', size=3, width=1, pad=1.5)
plt.rc('ytick', labelsize=8)
plt.rc('ytick.major', size=3, width=1, pad=1.5)
plt.rc('legend', fontsize=8)

2.示例数据

seaborn.load_dataset返回一个Dataframe，定义如下

seaborn.load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws)

# 此处可进行修改为自己的数据
penguins = sns.load_dataset("penguins")

penguins.head()

sex类别有Male和Female两类

3.绘图展示

定义绘图函数boxplot

def boxplot(fig):
    ax = fig.subplots()

    # island为横轴标签类别，body_mass_g为纵轴数值，而sex为各标签类别下的两个子类（Male和Female）
    sns.boxplot(
        data=penguins, x="island", y="body_mass_g", hue="sex", showfliers=False, linewidth=1, width=0.618
    )
    ax.set(xlabel="island", ylabel="body mass (g)")
    ax.legend(ncol=2, loc="lower center", bbox_to_anchor=(0.5, 1), frameon=False)
    sns.despine(ax=ax)

执行绘图

fig = plt.figure(figsize=(7.2 / 2, 7.2 / 2))

boxplot(fig)

fig.show()

完整代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

sns.set_theme()
sns.set_style('ticks')

plt.rc('figure', dpi=300)
plt.rc('font', size=8, family='Times New Roman')
plt.rc('axes', labelsize=8, linewidth=1)
plt.rc('xtick', labelsize=8)
plt.rc('xtick.major', size=3, width=1, pad=1.5)
plt.rc('ytick', labelsize=8)
plt.rc('ytick.major', size=3, width=1, pad=1.5)
plt.rc('legend', fontsize=8)

penguins = sns.load_dataset("penguins")
penguins.head()

def boxplot(fig):
    ax = fig.subplots()

    # island为横轴标签类别，body_mass_g为纵轴数值，而sex为各标签类别下的两个子类（Male和Female）
    sns.boxplot(
        data=penguins, x="island", y="body_mass_g", hue="sex", showfliers=False, linewidth=1, width=0.618
    )
    ax.set(xlabel="island", ylabel="body mass (g)")
    ax.legend(ncol=2, loc="lower center", bbox_to_anchor=(0.5, 1), frameon=False)
    sns.despine(ax=ax)

fig = plt.figure(figsize=(7.2 / 2, 7.2 / 2))

boxplot(fig)

fig.show()