箱型图（box plot）是一种用于展示一组数据分散情况的图形方式。箱型图能够直观地反映数据的中位数、四分位数、最小值、最大值以及异常值等统计量。
在Matplotlib中，使用boxplot()函数可以绘制箱型图，其参数含义如下：
- x：数据集，可以是numpy数组，也可以是pandas序列；
- notch：是否绘制缺口形式的箱型图，默认为False；
- sym：指定异常值的形状，默认为‘+’；
- vert：是否绘制垂直箱型图，默认为True；
- whis：指定须的长度，默认为1.5，即1.5倍的箱体高度；
- widths：指定箱体的宽度，默认为0.5；
- labels：指定箱体的标签，用于刻画不同的数据集；
- meanline：是否绘制平均数线，默认为False；
- showmeans：是否绘制均值符号，默认为False；
- showcaps：是否绘制限制线，默认为True；
- showbox：是否绘制箱体，默认为True；
- showfliers：是否绘制异常值，默认为True。
下面是使用Matplotlib绘制箱型图的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一组随机数
np.random.seed(123)
data1 = np.random.normal(0, 1, 200)
# 绘制箱型图
plt.boxplot([data1],
notch=True,
vert=False,
sym='+',
whis=1.5,
widths=0.7,
labels=['data1'],
meanline=True,
showmeans=True,
showcaps=True,
showbox=True,
showfliers=True)
# 添加标题和标签
plt.title('Box plot of data1')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Data')
plt.show()运行以上代码，即可绘制出如图所示的箱型图：
可以看到，Matplotlib的箱型图既可以展现单个数据集的信息，也可以展示多个数据集进行比较。此外，还可以使用subplots()函数将多个箱型图绘制在同一张图中，以便更加直观地对比数据。
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