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一、箱线图介绍二、python函数三、利用数据绘制箱线图四、拓展——未知数据复现箱线图一、箱线图介绍
箱线图（Box Plot），也称为盒须图、箱形图、盒式图，是一种用于显示数据分布情况的图表。箱线图通常由五条线组成，包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。其中，箱体表示了数据的四分位数范围，上下各有一个“盒须”表示了数据的范围。
箱线图可以用来检测数据的异常值和数据分布的形状，以及数据集的离散程度。如果数据集中存在离群值，箱线图可以帮助识别它们，因为离群值会显示为图表上的单个数据点。通过比较不同数据集的箱线图，可以快速了解它们的分布情况和中位数、四分位数的差异。
箱线图的结构如下：
方框从数据的第一个四分位数（Q1）延伸到第三个四分位（Q3），中间有一条线。边界从长方体延伸出四分位间距（IQR）的1.5倍。飞点是指那些超过胡须末端的点。参考/wiki/Box_plot。
第一四分位数（Q1），也称为下四分位数，是指将一组数据从小到大排序后，第25%的数据所对应的数值。它是一组数据中的中位数的下方部分，通常用于描述数据集的较小部分的分布情况。具体来说，如果一个数据集有n个数据，那么第一四分位数可以通过以下公式计算得出：
Q1 = (n + 1) / 4
如果计算出的结果不是一个整数，那么需要将其四舍五入到最近的整数，然后将该位置上的数据作为第一四分位数。在某些情况下，也会使用一些其他的计算方法来计算Q1，比如基于线性插值的方法。第一四分位数是统计学中一个重要的概念，它可以帮助我们了解一组数据的整体分布情况，并且与中位数和第三四分位数一起用于绘制箱线图。
二、python函数
python中的matplotlib库提供了绘制箱线图的函数boxplot：
plt.boxplot(x, vert=None, widths=None, patch_artist=None, boxprops=None, meanline=None, showmeans=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None)
