利用matplotlib为每个物种的花瓣宽度绘制箱线图（在每个箱线图的中位数处绘制水平线，选择红色虚线样式）。利用Seaborn为每个物种的花瓣宽度绘制小提琴图，体会两者的区别与联系(matplotlib与Seaborn的绘图过程及方法所需参数形式；箱线图与小提琴图)。

好的，我了解了您的问题。下面是利用matplotlib和seaborn绘制箱线图和小提琴图的代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris = sns.load_dataset('iris')

# 利用matplotlib绘制箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x='species', y='petal_width', data=iris)
plt.title('Box plot of petal width by species')
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Petal Width')
plt.show()

# 利用seaborn绘制小提琴图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.violinplot(x='species', y='petal_width', data=iris)
plt.title('Violin plot of petal width by species')
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Petal Width')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Seaborn自带的数据集iris，其中包含了三种鸢尾花的样本数据，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。我们利用这些数据，绘制了每种鸢尾花的花瓣宽度的箱线图和小提琴图。

箱线图和小提琴图都是用于展示数据分布情况的可视化工具，但两者的绘图过程和方法所需的参数形式有所不同。

箱线图是在数据的最大值、最小值、中位数、第一四分位数和第三四分位数的基础上绘制的。箱子的上下边界分别表示第三四分位数和第一四分位数，箱子中间的线表示中位数。箱子之外的点表示离群值。在matplotlib中，我们可以使用`boxplot()`函数来绘制箱线图。

小提琴图则是在箱线图的基础上进行了改进，它可以展示数据的密度分布。小提琴图的形状和宽度表示了数据的密度情况，越宽表示密度越大，越窄表示密度越小。在seaborn中，我们可以使用`violinplot()`函数来绘制小提琴图。

总的来说，箱线图和小提琴图都是非常实用的数据可视化工具，可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。