现有某班20名同学“数据挖掘”课程的成绩，分别为58,61,67,70,71,75,75,75,76,77,78,79,79,80,80,81,82,84,88,95，求该组成绩的中位数、众数和极差，并画出该组成绩的箱线图。代码

首先，我们可以通过Python的`numpy`, `pandas`, 和 `matplotlib`库来处理这个问题。假设这个成绩列表保存在一个名为`scores`的列表中：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 成绩数据
scores = [58, 61, 67, 70, 71, 75, 75, 75, 76, 77, 78, 79, 79, 80, 80, 81, 82, 84, 88, 95]

# 计算中位数
median_score = np.median(scores)
print("中位数：", median_score)

# 计算众数（最常见的分数）
mode_score = scores.mode().iloc[0] if len(scores.mode()) > 0 else None
print("众数：", mode_score)

# 计算极差（最大值减最小值）
score_range = max(scores) - min(scores)
print("极差：", score_range)

# 创建DataFrame并画箱线图
df = pd.DataFrame({'Scores': scores})
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.boxplot(df['Scores'])
plt.title('班级成绩箱线图')
plt.ylabel('成绩')
plt.show()

在这段代码中，我们首先计算了成绩的中位数、众数和极差，然后通过`pandas`将数据转换成DataFrame，最后绘制了一个箱线图来展示成绩分布的四分位数。