Python 是一種非常受歡迎的編程語言，它廣泛使用于各種領域，從數據科學到 Web 應用程序的編程。然而，Python 代碼可能會出現許多錯誤，從簡單的語法錯誤到復雜的運行時錯誤，這些錯誤被稱為異常。在 Python 中，我們可以使用異常處理機制來處理這些異常。

在 Python 中，異常處理程序可以很方便地跟蹤和解決運行時錯誤。除了 Python 提供的內置異常，您也可以通過定義自己的異常類來創建異常。Python 還提供了一些非常有用的工具，以幫助您理解和處理異常。其中之一就是異常箱形圖。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(10)
data = np.random.normal(size=(1000,))
plt.boxplot(data)
plt.show()

箱形圖是一種顯示數據分布的方法。它通過繪制數據的四分位數（Q1、Q2、Q3），確定數據中的異常值。下面是一些關于箱形圖的基本要點：

• 箱體的中線表示中位數
• 箱體的頂部和底部分別表示75%和25%的數據
• 頂部和底部的線條表示數據的最大值和最小值
• 異常值為超出箱體范圍外的數據點

在上面的 Python 代碼中，我們使用 NumPy 創建了一個包含 1000 個正態分布數據的數組，然后使用 matplotlib 繪制了一個箱形圖。值得注意的是，我們使用了 `np.random.seed(10)` 進行隨機數據的“固定”，以便公開概述和示例。

箱形圖可以幫助您確定并跟蹤您的 Python 程序中的異常，包括語法錯誤，運行時錯誤等。您可以將其與 Python 中的異常處理機制相結合，以便更好地理解和解決程序中出現的問題。