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箱线图
箱线图（boxplot）也称箱须图，其绘制需使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异。
箱线图利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它也可以粗略地看出数据是否具有对称性、分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
函数：
plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None,meanline=None, labels=None, … )
.x：绘制箱型图的数据。
.notch:表示箱线图要不要有缺口
·sym：表示异常值对应的符号，默认为空心圆圈。
·vert：表示是否将箱形图垂直摆放，默认为垂直摆放。
·whis：表示箱形图上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差。
·positions：表示箱体的位置。
·widths：表示箱体的宽度，默认为0.5。
·patch_artist：表示是否填充箱体的颜色，默认不填充。
·meanline:是否用横跨箱体的线条标出中位数，默认不使用。
·showcaps：表示是否显示箱体顶部和底部的横线，默认显示。
·showboxs：表示是否显示箱形图的箱体，默认显示。
·showfliers：表示是否显示异常值，默认显示。
·labels：表示箱形图的标签。
举个例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
plt.boxplot(df)
plt.show()
结果：
修饰图
修饰图，实际上只是在折线图的基础上进行颜色填充。更加明显的表示折现的面积。
举例：
import matplotlib.pyplot as plt
year = [1950,1970,1990,2010]
pop = [2.3,3.4,5.8,6.5]
#折线图，实体填充
plt.fill_between(year,pop,0,color='green')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
plt.title('World Population')
plt.yticks([0,2,4,6,8,10],['0B','2B','4B','6B','8B','10B'])
plt.show()
结果：
