csv里有学校名称，专业名称，最高分、最低分分布情况，用箱线图图展示的python代码

以下是Python代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取csv文件数据
data = pd.read_csv("your_csv_file.csv")

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x=data["学校名称"], y=data["最高分"], hue=data["专业名称"])
sns.despine(offset=10, trim=True)

这段代码可以绘制出每个专业在不同学校最高分的分布情况，不同颜色代表不同的专业。如果想要绘制最低分的分布情况，只需将`y=data["最高分"]`改成`y=data["最低分"]`即可。

相关问题

csv里有学校名称，专业名称，最高分、最低分分布情况，用 pyecharts箱线图图展示的python代码

以下是一个基于 Pyecharts 的箱线图展示代码，可以用于展示学校名称，专业名称，最高分、最低分分布情况：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Boxplot

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 创建箱线图
boxplot = Boxplot()

# 添加数据和配置项
boxplot.add_xaxis(list(data['School']))

boxplot.add_yaxis("", 
                  box_data=[list(data[col]) for col in ['Lowest', 'Highest']],
                  tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
                      formatter='{b}<br>最低分：{c[0]}<br>最高分：{c[1]}'
                  ),
                  )

boxplot.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    box_width=[25, 50],
)

boxplot.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="学校分数分布箱线图"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)

# 展示页面
boxplot.render_notebook()

请注意，此代码仅供参考，实际数据和配置项可能需要进行适当更改。

csv里有学校名称，专业名称，最高分、最低分分布情况，用matplotlib箱线图图展示的python代码

好的，我知道了。以下是您需要的Python代码，使用pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

# 提取数据列
schools = data['school_name']
majors = data['major_name']
high_scores = data['highest_score']
low_scores = data['lowest_score']

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([high_scores, low_scores], 
           labels=['Highest Score', 'Lowest Score'], 
           showfliers=False)
ax.set_title('Distribution of Scores by School and Major')
ax.set_xlabel('School and Major')
ax.set_ylabel('Score')
plt.xticks(range(1, len(majors)+1), [f'{major}\n{school}' for major, school in zip(majors, schools)], rotation=90)
plt.show()

请注意，这只是一个示例代码，您需要将其适应您的具体数据。此代码将生成一个箱线图，显示每个学校和专业的最高分和最低分分布情况。