箱线图（Box-plot）又称为盒式图或箱形图，是一种用作显示一组数据分散情况的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。因形状如箱子而得名。在各种领域经常被使用，常见于品质管理。
    Seaborn中的箱型图的由boxplot()方法实现，boxplot()的参数及其意义如下：

    1. seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, 
    2.                 order=None, hue_order=None, orient=None, 
    3.                 color=None, palette=None, saturation=0.75, 
    4.                 width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, 
    5.                 whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs)

    (1) x，y：dataframe中的列名（str）或者矢量数据
    (2)
    data：dataframe或者数组
    (3)
    palette：调色板，控制图像的色调
    (4)
    hue：dataframe的列名，按照列名中的值分类形成分类的条形图
    (5) order, hue_order (lists of strings)：用于控制条形图的顺序
    (6)
    orient：”v”|”h” 用于控制图像使水平还是竖直显示，通常是从输入变量的dtype推断出来的，此参数一般当不传入x、y，只传入data的时候使用。
    (7) fliersize：float，用于指示离群值观察的标记大小
    (8)
    whis：确定离群值的上下界（IQR超过低和高四分位数的比例），此范围之外的点将被识别为异常值。IQR指的是上下四分位的差值。
    (9)
    width：float，控制箱型图的宽度
    根据Species和PetalLengthCm这两列数据绘制箱线图（如图10.42所示）可以直观地查看不同花类型的分布。

    1. import pandas as pd                      # 导入pandas库
    2. import warnings                          # 载入当前版本seaborn库时会有警告出现，先载入warnings，忽略警告
    3. import seaborn as sns                    # 导入seaborn库
    4. import matplotlib.pyplot as plt          # 导入matplotlib库
    6. warnings.filterwarnings("ignore")         # 忽略警告
    7. sns.set(style="white", color_codes=True)  # 确定主题为white
    8. iris = pd.read_csv("iris.csv")            # 读取csv数据并转为Pandas的 DataFrame格式
    10. # Seaborn中的boxplot，可以画箱线图，通过箱线图来查看单个特征的分布
    11. # 对 Numerical Variable，可以用 Box Plot 来直观地查看不同花类型的分布。
    12. sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris)
    13. plt.show()

    image.png
    箱线图
    利用striplot()可以将每一个Species所属的点加到对应的位置，加上散点图，此时应该设振动值jitter=True 使各个散点分开，不然会是一条直线。

    1. import pandas as pd                      # 导入pandas库
    2. import warnings                          # 载入当前版本seaborn库时会有警告出现，先载入warnings，忽略警告
    3. import seaborn as sns                    # 导入seaborn库
    4. import matplotlib.pyplot as plt          # 导入matplotlib库
    6. warnings.filterwarnings("ignore")         # 忽略警告
    7. sns.set(style="white", color_codes=True)  # 确定主题为white
    8. iris = pd.read_csv("iris.csv")            # 读取csv数据并转为Pandas的 DataFrame格式
    10. # 注意此处要将坐标图用ax先保存起来，这样第二次才会在原来的基础上加上散点图
    11. sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris)
    12. sns.stripplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, jitter=True, edgecolor="gray")
    13. plt.show()

    image.png
    箱线图+散点图