#读取鸢尾花数据 data = pd.read_csv('iris.csv') data.head() #箱线图 sns.boxplot(y=data['petal_length']) # palette="Blues"：调色板 sns.boxplot(x=data['species'],y=data['petal_length'],palette="Paired_r") 这段代码改为用matplotlib绘制

将seaborn库的boxplot函数改为matplotlib库的boxplot函数，可以使用以下代码将该箱线图用matplotlib绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 导入iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 创建画布和子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制箱线图
ax.boxplot(data['petal_length'])

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Petal Length')

# 显示图像
plt.show()

绘制不同种类之间的箱线图，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 导入iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 创建画布和子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 按照种类分组，计算花瓣长度的中位数
median_data = data.groupby('species')['petal_length'].median()

# 将不同种类的花瓣长度数据存储为列表
setosa = data[data['species']=='setosa']['petal_length'].values
versicolor = data[data['species']=='versicolor']['petal_length'].values
virginica = data[data['species']=='virginica']['petal_length'].values

# 绘制箱线图
ax.boxplot([setosa, versicolor, virginica])

# 设置x轴标签和y轴标签
ax.set_xticklabels(['setosa', 'versicolor', 'virginica'])
ax.set_ylabel('Petal Length')

# 显示图像
plt.show()

需要注意的是，使用该代码之前需要先导入相应的数据集，例如iris数据集。此外，为了绘制不同种类之间的箱线图，我们使用了Pandas库的groupby函数来按照种类分组，并计算花瓣长度的中位数。同时，我们将不同种类的花瓣长度数据存储为列表，并将其传递给boxplot函数来绘制箱线图。