matplotlib实战--箱型图，巧妙展现数据分布情况！

一、箱型图简介

箱型图，又称盒须图或盒式图，诞生于1977年，由著名统计学家约翰·图基倾情发明。它是一种用以展现一组数据分布情况的统计图，凭借其独特的"箱子"造型而得名。箱型图能够直观地呈现数据的中位数、四分位数以及离群值，为我们洞悉数据分布格局提供了一扇清晰的窗口。

二、绘制matplotlib箱型图

1. 导入matplotlib库

Python的世界中，绘图离不开matplotlib。它就像一位魔法师，挥舞着画笔，将抽象的数据幻化成生动的图形。因此，我们的第一要务是将matplotlib库引入舞台。

import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据

数据是箱型图的灵魂，就像建筑师手中的图纸。为了绘制箱型图，我们需要准备一组精心挑选的数据。这些数据可以是某个群体的身高、某家公司的销售额、某个地区的降水量，又或者任何您想探究分布规律的数据。

data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

3. 创建箱型图

现在，我们手握数据，是时候构建箱型图了。只需几行代码，matplotlib就能为您呈现出赏心悦目的箱型图。

plt.boxplot(data)

4. 美化箱型图

当然，我们还可以进一步美化箱型图，让它更加赏心悦目。我们可以为箱型图添加标题、标签和网格线，让它更具可读性。

plt.title("箱型图示例")
plt.xlabel("数据")
plt.ylabel("值")
plt.grid()

5. 显示箱型图

一切准备就绪，是时候让箱型图闪亮登场了！

plt.show()

三、箱型图的奥秘

箱型图看似简单，实则蕴含着丰富的内涵。它由一系列关键元素组成，共同描绘出数据的分布特征。

• 中位数： 箱子中间的横线代表着中位数，也就是这组数据的中点。中位数将数据分成两半，一半大于中位数，一半小于中位数。
• 四分位数： 箱子的上下边缘代表着四分位数。第一四分位数（Q1）是数据集中25%的值，第三四分位数（Q3）是数据集中75%的值。
• 四分位距： 四分位距（IQR）是第三四分位数与第一四分位数之差，表示数据的中50%的范围。
• 离群值： 位于箱子之外的点被称为离群值。离群值通常是异常值或极端值。

四、结语

matplotlib箱型图作为数据分布的利器，凭借其直观、简洁、信息丰富的特点，在数据可视化领域占据着不可撼动的地位。它帮助我们快速洞悉数据格局，发现潜在趋势和异常值。无论您是数据分析师、科研工作者还是学生，熟练掌握matplotlib箱型图的绘制技巧，都将为您在数据探索的旅途上如虎添翼！