Python数据可视化：箱线图多种库画法

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。把数据从小到大进行排列并等分成四份，第一分位数，第二分位数和第三分位数分别为数据的第25%，50%和75%的数字。箱用来表示从第一分位到第三分位的数据，须用来表示数据的范围。有时还有一些圆点，位于数据上下限之外，表示异常值。)使用pandas里的dataframe数据结构存放待显示的数据。下面我们随机生成4组数据，看看他们的箱线图。我们上面介绍了使用pandas画箱线图，几句命令就可以了。这样既能看出年龄段的对比，又能看出男女生的对比。同样，如果想要箱线图旋转90°，那么也是在在 boxplot命令里加上参数 vert=False即可。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。