官方文档：boxplot.html
参考：Box plot (箱线图) 解读以及Python实现

boxplot介绍

箱形图（boxplot）也叫盒图，一般用于显示一组数据的 分散情况。

盒图由五个主要的数值点组成，自下而上分别是：最小值（min），下四分位数（Q1），中位数（median），上四分位数（Q3），最大值（max）。下四分位数、中位数和上四分位数组成一个 box，上/下四分位数到最大、最小值分别有一条延伸线，可以称为 whisker。由于数据中通常会存在 “异常值”，也就是离群点，为了不让这些离群数据导致数据整体特征的偏移，可以将这些离群点单独绘出。

【绘制步骤】

1）对数值排序，计算 上四分位数(Q3)、中位数 和 下四分位数(Q1)，绘制 box；
2）计算 四分位数差(IQR，interquartile range)，即上四分位数和下四分位数的差值 Q3-Q1；
3）计算 最小观测值 和 最大观测值：min = Q1-1.5IQR，max = Q3 + 1.5IQR；
4）绘制内限：若存在数据点小于最小观测值 min，则内下限为最小观测值 min，将小于 min 的数据作为离群点单独绘出；若不存在比最小观测值 min 还小的数，则内下限为数据的最小值，上限同理。

上须值：min(观察最大值，实际最大值)
下须值：max(观察最小值，实际最小值)

5）绘制外限：Q3+3IQR 和 Q1-3IQR 称为外限；
6）绘制异常值：处于内限以外的数据都属于异常值，其中超出外限的异常值为 极端的异常值 (extreme outliers)，用 " * " 表示，处于内限到外限之间的异常值为 温和的异常值 (mild outlier) 用空心点表示；

【箱线图的作用】

1）识别数据异常点，箱形图提供了识别异常值的一个标准：异常值被定义为小于 Q1－1.5IQR 或大于 Q3+1.5IQR 的值
2）判断数据的离散程度（通过 box 的长度、whisker 的长度），查看数据偏向（通过 box 内上下隔间的形状）

boxplot绘制

data = xlsread('data.xlsx');
boxplot(data, ...'labels',{'A', 'B', 'C', 'D', 'E'},...'Colors', [11,23,70]/255,...'Notch','on',...'Symbol','ro',...'MedianStyle','line',...'Boxstyle','outline',...'OutlierSize',4);
xlabel('Different method');
ylabel('AOL');

plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)

x：指定要绘制箱线图的数据；
notch：是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；
sym：指定异常点的形状，默认为+号显示；
vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；
whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；
positions：指定箱线图的位置，默认为 [0,1,2…]；
widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；
patch_artist：是否填充箱体的颜色；
meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；
showmeans：是否显示均值，默认不显示；
showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；
showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；
showfliers：是否显示异常值，默认显示；
boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；
labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；
filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；
medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；
meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；
capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；
whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；

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