箱线图
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。（来源：百度百科【箱型图】词条）
箱形图有5个参数：
- 下边缘（Q1），表示最小值；
- 下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字；
- 中位数（Q3），又称“第二四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字；
- 上四分位数（Q4），又称“第三四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字；
- 上边缘（Q5），表述最大值。
- 第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距。
箱型图有个功能就是可以检测这组数据是否存在异常值。异常值在哪里呢？就是在上边缘和下边缘的范围之外。
绘制
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：指定要绘制箱线图的数据；
notch：是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；
sym：指定异常点的形状，默认为+号显示；
vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；
whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；
positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]；
widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；
patch_artist：是否填充箱体的颜色；
meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；
showmeans：是否显示均值，默认不显示；
showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；
showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；
showfliers：是否显示异常值，默认显示；
boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；
labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；
filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；
medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；
meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；
capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；
whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；
Demo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2) #设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])#先生成0-1之间的5*4维度数据，再装入4列DataFrame中
df.boxplot() #也可用plot.box()
plt.show()
