随机选择/下载一个数据集，或生成一些数据 1.绘制盒装图、柱状图、散点图、折线图等

随机选择并下载数据集通常需要访问像Kaggle、UCI Machine Learning Repository或者Python的数据科学库如pandas-datareader这样的资源。例如，你可以使用`pandas.read_csv()`从CSV文件加载数据，或者`requests`库配合`urllib`来下载网络上的数据。

对于生成数据，Python的`numpy`和`scipy`库提供丰富的函数，可以生成各种类型的随机数据，比如正态分布、均匀分布等。`matplotlib`则可以用来绘制各类图表，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(50)  # 生成50个标准正态分布的随机数

# 绘制箱形图
plt.boxplot(data)
plt.title('Box plot')
plt.show()

# 绘制柱状图
column_data = [np.random.randint(1, 100, size=25) for _ in range(4)]  # 每列有25个随机整数
plt.bar(range(4), column_data)
plt.title('Bar chart')
plt.show()

# 散点图和折线图类似，可以使用scatter()和plot()函数
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
plt.legend(['Scatter', 'Linear'])
plt.show()