Seaborn是否有与Matplotlib的bxp等效功能，可仅用统计值绘制箱线图？

Seaborn官方没有提供专门仅输入中位数、四分位数、上下须边界、异常值等预计算统计值就直接生成箱线图的独立接口，但由于Seaborn底层基于Matplotlib实现，你完全可以搭配Matplotlib的对应方法实现该需求，最终得到符合Seaborn风格的箱线图。

具体实现逻辑非常简单：

• 先整理预计算的统计值为指定格式的字典列表，单组箱线对应一个字典，必须包含的字段为med（中位数）、q1（下四分位数）、q3（上四分位数）、whislo（下须边界）、whishi（上须边界），可选字段包含fliers（异常值列表）、label（箱线图标签）
• 先调用Seaborn的set_theme等方法配置你需要的绘图主题、调色板等样式
• 最后调用Matplotlib坐标轴对象的bxp方法传入统计值列表完成绘制，生成的箱线图会自动适配已经设置的Seaborn样式

你可以参考以下示例代码实现：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 配置Seaborn主题
sns.set_theme(style="whitegrid", palette="Set2")

# 预计算的两组数据统计值
stats_list = [
    {"med": 5, "q1": 3, "q3": 7, "whislo": 1, "whishi": 9, "fliers": [10, 0], "label": "样本A"},
    {"med": 6.5, "q1": 4.2, "q3": 8.7, "whislo": 2.1, "whishi": 10.3, "fliers": [12, 1], "label": "样本B"}
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
# 绘制箱线图，patch_artist=True表示允许填充箱体颜色
ax.bxp(stats_list, patch_artist=True)
plt.show()

如果需要做更多自定义调整，比如单独修改箱体、异常值的样式，直接获取bxp方法返回的绘图对象修改属性即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jiahao Chen