盒圖由五個數值點組成，最小觀測值，下四分位數，中位數，上四分位數，最大觀測值

IQR = Q3 - Q1 　Q3表示上四分位數， Q1表示下四分位數，IQR表示盒圖的長度

最小觀測值 min =Q1 - 1.5*IQR

最大觀測值 max=Q3 + 1.5*IQR  ， 大於最大值或者小於最小值就是離群點

1. 畫出一個盒圖 plt.boxplot(tang_array, notch=False, sym='o', vert=True)  #  tang_array表示輸入的列表， notch表示盒圖的樣子，sym表示偏離值的表示方法， vert表示豎著，還是橫著

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 構造正態分佈的列表陣列
tang_array = [np.random.normal(0, std, 100) for std in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(tang_array, notch=False, sym='o', vert=True)

plt.xticks([x+1 for x in range(len(tang_array))], ['x1', 'x2', 'x3', '
 
x4'])
plt.title('box plot')
plt.xlabel('x')
plt.show()

2  設定盒圖的線條顏色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 構造正態分佈的列表陣列
tang_array = [np.random.normal(0, std, 100) for std in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
bplt = plt.boxplot(tang_array, notch=False, sym='
 
o', vert=True)
for compnent  in bplt.keys():
    for line in bplt[compnent]:
        line.set_color('red')

plt.xticks([x+1 for x in range(len(tang_array))], ['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
plt.title('box plot')
plt.xlabel('x')
plt.show()

3.對盒圖進行填充操作  設定pacth_artist=True 對盒圖面進行填充bplt['boxes'].set_facecolor('r')

tang_array = [np.random.uniform(0, std, 100) for std in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]
bar_labels = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4']

fig = plt.figure()
plt.xticks([x+1 for x in range(len(tang_array))], bar_labels)
bplt = plt.boxplot(tang_array, notch=False, sym='o', vert=True, patch_artist=True)

colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen']
for pacthes, color in zip(bplt['boxes'], colors):
    pacthes.set_facecolor(color)

plt.show()

4. 設定小提琴圖

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 5))
tang_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]
axes[0].violinplot(tang_data, showmeans=False, showmedians=True)
axes[0].set_title('violin plot')

axes[1].boxplot(tang_data)
axes[1].set_title('box plot')


for ax in axes:
    # 對y軸加上網格
    ax.yaxis.grid(True)
    ax.set_xticks([y+1 for y in range(len(tang_data))])
# 對每個圖加上xticks操作
plt.setp(axes, xticks=[y+1 for y in range(len(tang_data))], xticklabels=['x1', 'x2', 'x3'])
plt.show()