matplotlib
присущи рефлективный, вербальный

Основные боксы

Boxplots - это описательные диаграммы, которые помогают сравнивать распределение разных рядов данных. Они являются описательными, потому что они показывают меры (например, медианные ), которые не предполагают базового распределения вероятности.

Самый простой пример boxplot в matplotlib можно достичь, просто передав данные в виде списка списков:

import matplotlib as plt

dataline1 = [43,76,34,63,56,82,87,55,64,87,95,23,14,65,67,25,23,85]
dataline2 = [34,45,34,23,43,76,26,18,24,74,23,56,23,23,34,56,32,23]
data = [ dataline1, dataline2 ]

plt.boxplot( data )

Однако обычной практикой является использование массивов numpy качестве параметров для графиков, поскольку они часто являются результатом предыдущих вычислений. Это можно сделать следующим образом:

import numpy as np
import matplotlib as plt

np.random.seed(123)
dataline1 = np.random.normal( loc=50, scale=20, size=18 )
dataline2 = np.random.normal( loc=30, scale=10, size=18 )
data = np.stack( [ dataline1, dataline2 ], axis=1 )

plt.boxplot( data )