Python是一種功能強大的編程語言，也是數據科學的基礎之一。箱型計算是數據分析的常見工具，可以有效地從大量的數據中制定出數據的分布情況，進而得出數據的中心趨勢和離散程度。

在Python中，計算箱型圖需要使用第三方庫——numpy和matplotlib。下面是一個簡單的Python函數，用來計算數據的四分位數和箱型范圍：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def compute_box(data):
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower = q1 - 1.5 * iqr
upper = q3 + 1.5 * iqr
return q1, q3, iqr, lower, upper

在這個函數中，data是一個包含數據的Python列表或Numpy數組。函數中使用numpy庫的percentile函數來計算數據的四分位數和。然后計算內部四分位距。最后根據箱型圖的定義(- 1.5 × IQR 和+ 1.5 × IQR)來計算上限和下限。

下面是一個實例，用于計算數據集的箱型圖：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 50]
q1, q3, iqr, lower, upper = compute_box(data)
plt.boxplot(data)
plt.show()

在這個示例中，我們使用compute_box函數計算數據的四分位數和箱型范圍。然后使用matplotlib庫的boxplot函數繪制箱型圖。

運行這個Python代碼后，將會看到一個簡單的箱型圖，顯示出數據集的中心趨勢和離散程度。這個箱型圖可以用于有效地分析數據，并幫助我們更好地了解數據的分布情況。