Python绘图箱线图,异常值大小的设定

在Python中，箱线图（Boxplot）确实可以用来识别和表示数据集中的异常值。在标准的箱线图描述中，通常会使用1.5倍四分位距（Interquartile Range, IQR）作为判断异常值的阈值。四分位距是从Q1（第一四分位数）到Q3（第三四分位数）的距离。异常值定义为小于Q1 - 1.5 * IQR 或大于Q3 + 1.5 * IQR 的数值。

这个规则被称为Tukey法则，由John Tukey提出，也被广泛接受为默认的异常值检测标准。如果一个数据点落在这个范围之外，就可能被认为是异常值，并在箱线图中通常用单独的标记（如小黑点或“whiskers”之外的点）来突出显示。

在实际绘图时，可以用matplotlib库的`fliers`选项来设置异常值的显示方式，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [数值列表...]
Q1, Q3 = np.percentile(data, [25, 75])
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 使用numpy筛选出异常值
outliers = data[(data < lower_bound) | (data > upper_bound)]

# 绘制箱线图并标记异常值
plt.boxplot(data, flierprops=dict(markerfacecolor='r', markeredgecolor='b', markersize=6))
plt.plot(outliers, 'ro', alpha=0.5)

# 其他绘图设置...

在这里，`flierprops`字典允许你定制异常值标记的颜色、边框颜色和大小。