通过可视化了解不同的箱线图

箱线图是一种用于展示一组数据分布的图表，也称作盒须图或盒式图，用一条线表示数据分布的中位数，用一个矩形表示四分位数，以及两条线表示上下四分位数，并展示出数据中的异常值。通过比较不同的箱线图，我们可以了解到数据分布的形态、偏移程度、异常点等特征，有助于我们更好地了解数据集。

在Python中，我们可以使用多种工具绘制箱线图，包括matplotlib、seaborn和plotly等常用的数据可视化库。下面介绍几种方法以及它们的优缺点：

matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(size=100)
plt.boxplot(data)
plt.show()

使用matplotlib绘制箱线图非常简单，只需要调用plt.boxplot()函数即可。这个函数需要传入一个数组，代表着要绘制的数据。matplotlib绘制的箱线图可以支持多种格式的数据、多种可选参数以及自定义样式，可以说是比较通用的方案。

seaborn

import seaborn as sns
import numpy as np

data = np.random.normal(size=100)
sns.boxplot(data)

seaborn是一个基于matplotlib的高级数据可视化库，它提供了更多的参数和细节设置，更容易生成美观的图表。与matplotlib不同，seaborn内置的boxplot函数需要直接传递数据和可选参数， 所以使用起来更加方便。同时，seaborn也相比matplotlib更加注重可视化效果和图表美感。

plotly

import plotly.express as px
import numpy as np

data = np.random.normal(size=100)
fig = px.box(data, points="all")
fig.show()

plotly是一个交互式的、支持Web呈现的可视化库，它提供了丰富的数据可视化组件和互动功能，包括画图、数据探索和记忆化查询等。plotly中的box函数可以绘制原始箱线图，极差图，点柱图等格式干货。相较于matplotlib和seaborn而言，plotly创建交互式图表的过程比较复杂，但是支持的功能和效果更为丰富，是做大型数据分析和数据探索的时候一个很好的选择。

以上是三种不同的箱线图绘制方案，每个方案都有自己的适用场景。同时，对于更高级的数据可视化任务，我们建议使用绘制复杂图形更加方便的seaborn或plotly。