如何在Matplotlib的 Seaborn boxplot 中编辑whiskers，fliers，caps等属性？

在数据分析和可视化中，箱型图是一种常见的图表类型，可用于显示一组数据的统计信息。Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，支持绘制各种类型的统计图表，并且对图表的自定义程度也比较高。本文将讨论如何在Seaborn的箱型图中编辑whiskers，fliers，caps等属性。

箱型图简介

箱型图是一种用于展现一组数据的分布情况的图表。箱型图展现数据的5个统计量，分别是最小值、第一四分位数（Q1，数据的25%分位数），中位数（Q2），第三四分位数（Q3，数据的75%分位数）和最大值。箱体显示了Q1到Q3之间的数据范围，箱体中位数线在箱体内部，箱体上方和下方分别显示了最大值和最小值。具有异常值的数据可以通过“离群点”表示，这些数据在箱型图中显示为散点，使用此绘图技术可以轻松地检视数据的分布情况，查看各部分的分布差异。

在Seaborn中，可以使用boxplot函数绘制箱型图，该函数以数据源和其他参数为输入，并将箱型图输出为Matplotlib图形对象。

编辑whiskers属性

箱型图的whiskers部分显示出数据的范围。下划线和上划线分别表示下限和上限，箱体内四分位数之外最远的观测值。默认情况下，Seaborn的boxplot会绘制一个IQR * 1.5距离之内的线段，之外的数据点将被视为离群点。然而，可以通过修改whis参数控制whiskers的范围或通过设置showfliers参数来隐藏whiskers以显示所有数据点。

以下是使用Seaborn绘制箱型图并编辑whiskers属性的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制默认箱型图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 编辑whiskers属性
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, whis=1.5)

# 显示图表
plt.show()

在上面的代码中，首先使用Seaborn的load_dataset函数加载tips数据集，然后绘制默认的箱型图。接下来，通过设置whis参数来编辑whiskers属性，whis的默认值为1.5，这里将其设置为2.0。最后使用Matplotlib的show函数显示出绘制的图表。

编辑fliers属性

fliers部分是在whiskers范围之外的数据点，称为离群值或异常值。默认情况下，fliers将以散点方式表示。但是，可以通过修改marker参数，以不同的形状或颜色绘制离群值。

以下是使用Seaborn绘制箱型图并编辑fliers属性的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制默认箱型图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 编辑fliers属性
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, marker="o", color="orange")

# 显示图表
plt.show()

在上面的代码中，首先绘制默认的箱型图，然后通过设置marker参数和color参数来编辑fliers属性。marker参数定义了离群值的形状，这里将其设置为“o”，表示使用圆圈形状。color参数则用于定义离群值的颜色，这里将其设置为橙色。

编辑caps属性

caps部分是连接whiskers和箱体的线段，它们的长度显示了whiskers的范围。可以使用capsize参数编辑caps的大小。

以下是使用Seaborn绘制箱型图并编辑caps属性的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制默认箱型图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 编辑caps属性
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, capsize=0.2)

# 显示图表
plt.show()

在上面的代码中，首先绘制默认的箱型图，然后通过设置capsize参数来编辑caps属性。capsize的默认值为0，这里将其设置为0.2来扩大caps的大小。最后使用Matplotlib的show函数显示出绘制的图表。