このチュートリアルでは、Python の Matplotlib を使ってボックスプロットに独自の塗りつぶし色を作成する方法を説明します。ボックスプロットは、一連のデータの分布を表示するために使用されるグラフの一種です。これらは、データセットの中央値、四分位数、および外れ値を示します。このチュートリアルでは、Matplotlib のboxplot()関数を使って 2 種類のボックスプロット（矩形とノッチ付き）を作成し、それらを独自の色で塗りつぶします。
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まずは必要なライブラリをインポートします。この例では、numpy と matplotlib.pyplot ライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np次に、numpy ライブラリを使ってランダムなテストデータを作成します。標準偏差の異なる 3 セットのデータを生成します。
np.random.seed(19680801)
all_data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in range(1, 4)]
labels = ['x1', 'x2', 'x3']次に、Matplotlib のboxplot()関数を使って矩形のボックスプロットを作成します。ボックスを色で塗りつぶすために、patch_artistパラメータをTrueに設定します。
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot1 = ax1.boxplot(all_data,
vert=True, ## vertical box alignment
patch_artist=True, ## fill with color
labels=labels) ## x-tick labels
ax1.set_title('Rectangular Box Plot')次に、boxplot()関数を使ってノッチ付きのボックスプロットを作成します。ノッチ付きのボックスプロットを作成するために、notchパラメータをTrueに設定します。
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot2 = ax2.boxplot(all_data,
notch=True, ## notch shape
vert=True, ## vertical box alignment
patch_artist=True, ## fill with color
labels=labels) ## x-tick labels
ax2.set_title('Notched Box Plot')次に、カスタムカラーでボックスプロットを塗りつぶします。色のリストを作成し、ループを使って各ボックスを異なる色で塗りつぶします。
colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen']
for bplot in (bplot1, bplot2):
for patch, color in zip(bplot['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)最後に、yaxis.grid()関数を使ってボックスプロットに水平グリッド線を追加します。
for ax in [ax1, ax2]:
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_xlabel('Three Separate Samples')
ax.set_ylabel('Observed Values')
plt.show()このチュートリアルでは、Python の Matplotlib を使ってボックスプロットにカスタムの塗りつぶし色を作成する方法を学びました。まず必要なライブラリをインポートし、ランダムなテストデータを作成し、次に矩形とノッチ付きのボックスプロットを作成しました。そして、ボックスプロットにカスタムの色を塗りつぶし、水平グリッド線を追加しました。ボックスプロットは、データの分布を表示するための便利なビジュアライゼーションツールであり、カスタムの塗りつぶし色を使って視覚的に魅力的にすることができます。