Python箱线图怎么画？boxplot分析数据分布与异常值
plt.boxplot()画箱线图需注意：数据为listofarrays；vert=False实现横向布局；NaN自动跳过需手动检查；宽度反映样本量需手动计算widths；勿混用sns.boxplot()；异常值阈值固定为1.5×IQR；中文标签须全局配置rcParams。
plt.boxplot()画箱线图需注意：数据为list of arrays；vert=False实现横向布局；NaN自动跳过需手动检查；宽度反映样本量需手动计算widths；勿混用sns.boxplot()；异常值阈值固定为1.5×IQR；中文标签须全局配置rcParams。
用 plt.boxplot() 画基础箱线图，别漏掉 vert=False
默认竖着画，但横向更适配多组并排比较或标签长的场景。不加 vert=False，强行旋转坐标轴反而容易错位、刻度对不齐。
- 输入数据是 list of arrays（比如
[data_a, data_b, data_c]），不是单个 array；传单个会画成一根线，不是“多组对比” - 如果数据含
NaN，plt.boxplot()默认跳过，但不会报错——看着图正常，实际样本量已缩水，得先用np.isnan()检查 - 想让箱子宽度反映样本量？得手动算权重传给
patch_artist=True+widths=参数，原生不支持自动缩放
ax.boxplot() 和 sns.boxplot() 别混用同一张图
前者是 matplotlib 原生命令，后者底层重绘了 artist，混用会导致 ax.set_xticklabels() 失效、异常值点重复渲染、甚至 plt.show() 卡住。
- 坚持用
ax.boxplot()：适合需要精细控制每个箱子颜色、线条粗细、异常值标记样式的场景，比如论文插图 - 坚持用
sns.boxplot()：适合快速看分组趋势，自动处理分类变量 x 轴，但传入的 DataFrame 列名必须是字符串，不能是int或None - 两者都支持
showfliers=False隐藏异常值点，但sns还要额外设flierprops={'markersize': 0}才彻底不占空间
异常值判定逻辑不是固定 1.5×IQR，但改不了
plt.boxplot() 和 sns.boxplot() 全部硬编码使用 Q1 - 1.5×IQR 和 Q3 + 1.5×IQR，没参数可调。想换阈值（比如用 3×IQR 或标准差法），只能自己算出上下界，再用 plt.scatter() 手动标点。
- 真实业务中，若数据明显偏态（比如收入、响应时间），直接依赖 1.5×IQR 容易把大量合理高值判为异常
- 检查异常值位置用
bp = ax.boxplot(...); print(bp['fliers'][0].get_ydata())，注意返回的是屏幕坐标，不是原始数据值 - 导出异常值本身得回溯原始数组：对每组数据单独算
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75]); iqr = q3 - q1; mask = (data < q1 - 1.5*iqr) | (data > q3 + 1.5*iqr)
中文标签和字体大小一动就糊？关键在 plt.rcParams 初始化
不是每次画图都临时设 font.sans-serif，而是在 import 后立刻全局配置，否则子图、图例、坐标轴文字可能部分失效。
- 必须加这三行（顺序不能错）：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 12 - 如果用 Jupyter，重启 kernel 后这些设置会丢，建议写进启动脚本或 notebook 开头 cell
- 保存图片用
plt.savefig(..., dpi=300, bbox_inches='tight')，漏掉bbox_inches会导致中文标签被截断
字体、坐标轴、异常值逻辑这三块最容易在调试后期才暴露，尤其当数据量变大或换环境运行时——不是代码错了，是默认行为和你预期不一致。
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