plt.boxplot 箱线图

箱线图 又称 ‘ 盒 图 ’
在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。 它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。 也可以往盒图里面加入平均值(mean)。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。

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；

　　由于现实数据中总是存在各式各样地“脏数据”，也成为“离群点”，于是为了不因这些少数的离群数据导致整体特征的偏移，将这些离群点单独汇出，而盒图中的胡须的两级修改成最小观测值与最大观测值。这里有个经验，就是最大(最小)观测值设置为与四分位数值间距离为1.5个IQR(中间四分位数极差)。即：

IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的差，也就是盒子的长度。

最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点小于最小观测值，则胡须下限为最小观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数，则胡须下限为最小值。
最大观测值为max = Q3 -1.5*IQR，如果存在离群点大于最大观测值，则胡须上限为最大观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数，则胡须上限为最大值。

通过盒图，在分析数据的时候，盒图能够有效地帮助我们识别数据的特征：
直观地识别数据集中的异常值(查看离群点)。
判断数据集的数据离散程度和偏向(观察盒子的长度，上下隔间的形状，以及胡须的长度)。