Python绘图：箱线图，设q1=5%,q2=50%,q3=90%

箱线图，也称为盒须图或Whisker plot，是一种常用的数据可视化工具，用于展示一组数据的分布情况，特别是中位数、四分位数以及异常值。在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建箱线图。这里提到的q1（第一四分位数），是指将数据从小到大排列后处于中间位置的25%数据点；q2（第二四分位数），即中位数，是一半数据点位于其下一半，另一半位于其上的一条分割线；q3（第三四分位数）则是剩余75%数据点的上限。

例如，如果你有一个名为data的列表，你可以按照以下步骤绘制箱线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是一个包含数值的列表
data = [数值1, 数值2, ...]

# 计算q1, q2, q3
q1 = np.percentile(data, 25)   # 第一四分位数
q2 = np.percentile(data, 50)   # 中位数
q3 = np.percentile(data, 75)   # 第三四分位数

# 创建箱线图
plt.boxplot(data)
plt.axhline(q1, color='black', linestyle='-', label=f'Q1={q1}')
plt.axhline(q2, color='red', linestyle='-', label=f'Median={q2}')
plt.axhline(q3, color='black', linestyle='-', label=f'Q3={q3}')

# 添加标题和标签
plt.title('Box Plot Example')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，黑色线代表Q1，红色线代表中位数，另一根黑色线代表Q3。异常值通常由箱体之外的线表示出来，如果数据中有超过Q1-1.5(IQR)或Q3+1.5(IQR)的值，则会被认为是异常值，其中IQR是四分位距，等于Q3-Q1。