箱线图boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_xticks=True, autorange=False, zorder=None)
绘制箱线图，查看数据分布情况和判断数据是否分布对称
参数
x：输入数据，数组或者向量序列
notch：bool，默认是False，如果是True，那么就会生成带有缺口的箱线图，反映中位数的置信区间
sym：flier 点，如果是空字符串的话，那么不会显示flier，如果是None，那么默认flier是‘b+’，如果想显示更多flier的格式那么要使用flierprops关键字参数，flier：离群点
vert：bool 默认True；如果是False，那么箱线图是水平，True就是垂直
whis：float，String，sequence，默认是1.5；确定正常数据的范围（如果是序列），string=‘range’那么强迫图覆盖最大值到最小；如果是float的话，那么边界点是Q3+whis＊（Q3-Q1）
bootstrap：int
manage_xticks:bool 默认是True；当是True的话，自动调整标签和x轴范围
meanline：bool 默认False，如果是True，把均值也画出来
例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Random test data
np.random.seed(123)
all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4))
# rectangular box plot
bplot1 = axes[0].boxplot(all_data,
vert=True, # vertical box aligmnent
patch_artist=True) # fill with color
# notch shape box plot
bplot2 = axes[1].boxplot(all_data,
notch=True, # notch shape
vert=True, # vertical box aligmnent
patch_artist=True) # fill with color
# fill with colors
colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen']
for bplot in (bplot1, bplot2):
for patch, color in zip(bplot['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)
# adding horizontal grid lines
for ax in axes:
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
# add x-tick labels
plt.setp(axes, xticks=[y+1 for y in range(len(all_data))],
xticklabels=['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
plt.show()
