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箱型图（Boxplot），也称为箱线图或盒须图，是一种用于展示一组数据的分布情况的统计图表。它通过简洁的图形形式，直观地呈现数据的集中趋势、离散程度、偏态以及异常值等信息。本节我们来学习使用python绘制箱型图

# 导入必要的库
import pandas as pd  # 用于数据处理和分析
import numpy as np   # 用于数值计算
import seaborn as sns  # 用于数据可视化，专注于统计图表
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于绘制图形# 创建示例数据
# 设置随机种子以保证结果可复现，每次运行代码时生成的随机数都相同
np.random.seed(0)  # 定义一个字典，包含两列数据：
# 'smoker' 列表示是否吸烟，随机生成 100 个 'no' 或 'yes'，模拟是否吸烟的状态
# 'charges' 列表示医疗费用，使用伽马分布随机生成 100 个值，模拟医疗费用的分布
data = {'smoker': np.random.choice(['no', 'yes'], size=100),  # 随机生成 'no' 或 'yes''charges': np.random.gamma(10, 2, size=100)  # 使用伽马分布生成医疗费用
}# 将数据字典转换为 pandas DataFrame，方便后续处理和绘图
insurance = pd.DataFrame(data)# 使用 seaborn 绘制箱线图
# x 参数指定分类变量（是否吸烟），y 参数指定数值变量（医疗费用）
# order 参数指定分类变量的显示顺序
sns.boxplot(x=insurance['smoker'], y=insurance['charges'], order=['no', 'yes'])# 添加标题和轴标签，使图表更易于理解
plt.title('Medical Charges by Smoking Status')  # 图表标题
plt.xlabel('Smoking Status')  # x 轴标签
plt.ylabel('Charges')  # y 轴标签# 显示图表
plt.show()