箱線圖
箱形圖（Box-plot）又稱爲盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖。因形狀如箱子而得名。在各種領域也經常被使用，常見於品質管理。（來源：百度百科【箱型圖】詞條）
箱形圖有5個參數：
- 下邊緣（Q1），表示最小值；
- 下四分位數（Q2），又稱“第一四分位數”，等於該樣本中所有數值由小到大排列後第25%的數字；
- 中位數（Q3），又稱“第二四分位數”等於該樣本中所有數值由小到大排列後第50%的數字；
- 上四分位數（Q4），又稱“第三四分位數”等於該樣本中所有數值由小到大排列後第75%的數字；
- 上邊緣（Q5），表述最大值。
- 第三四分位數與第一四分位數的差距又稱四分位間距。
箱型圖有個功能就是可以檢測這組數據是否存在異常值。異常值在哪裏呢？就是在上邊緣和下邊緣的範圍之外。
繪製
plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None,
whis=None, positions=None, widths=None,
patch_artist=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)
x：指定要繪製箱線圖的數據；
notch：是否是凹口的形式展現箱線圖，默認非凹口；
sym：指定異常點的形狀，默認爲+號顯示；
vert：是否需要將箱線圖垂直襬放，默認垂直襬放；
whis：指定上下須與上下四分位的距離，默認爲1.5倍的四分位差；
positions：指定箱線圖的位置，默認爲[0,1,2…]；
widths：指定箱線圖的寬度，默認爲0.5；
patch_artist：是否填充箱體的顏色；
meanline：是否用線的形式表示均值，默認用點來表示；
showmeans：是否顯示均值，默認不顯示；
showcaps：是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線，默認顯示；
showbox：是否顯示箱線圖的箱體，默認顯示；
showfliers：是否顯示異常值，默認顯示；
boxprops：設置箱體的屬性，如邊框色，填充色等；
labels：爲箱線圖添加標籤，類似於圖例的作用；
filerprops：設置異常值的屬性，如異常點的形狀、大小、填充色等；
medianprops：設置中位數的屬性，如線的類型、粗細等；
meanprops：設置均值的屬性，如點的大小、顏色等；
capprops：設置箱線圖頂端和末端線條的屬性，如顏色、粗細等；
whiskerprops：設置須的屬性，如顏色、粗細、線的類型等；
Demo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2) #設置隨機種子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])#先生成0-1之間的5*4維度數據，再裝入4列DataFrame中
df.boxplot() #也可用plot.box()
plt.show()
