Matplotlibで最小値・最大値・平均・標準偏差の箱ひげ図を作成する方法

Matplotlibでは、データの最小値・最大値・平均値・標準偏差といった統計量をもとに、箱ひげ図（ボックスプロット）を簡単に作成できます。この記事では、NumPyで生成したランダムデータから各統計量を計算し、Pandasのデータフレームを経由して箱ひげ図を描画するまでの手順を解説します。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。
• 5×5次元のランダムなデータセットを作成します。
• データから最小値・最大値・平均値・標準偏差をそれぞれ算出します。
• 手順3で得た統計量（min・max・avg・std）を使ってPandasのデータフレームを作成します。
• データフレームの各列から箱ひげ図を描画します。

コード例

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
data = np.random.randn(5, 5)
min = data.min(0)
max = data.max(0)
avg = data.mean(0)
std = data.std(0)
df = pd.DataFrame(dict(min=min, max=max, avg=avg, std=std))
df.boxplot()
plt.show()

出力結果

コードのポイント

np.random.randn(5, 5)は、標準正規分布に従う乱数で構成される5行5列の配列を生成します。続くmin()・max()・mean()・std()は、引数に0を指定することで列ごとの統計量を計算しています。これらの結果を辞書形式でpd.DataFrame()に渡すと、各統計量が1列ずつ並んだデータフレームが完成し、df.boxplot()を呼び出すだけで箱ひげ図が描かれます。

なお、実行するたびに乱数の内容が変わるため、表示されるグラフの形状は毎回異なります。再現性が必要な場合は、np.random.seed()でシード値を固定しておくとよいでしょう。