箱型圖是一種常用的數據可視化工具，用于展示一個數據集的統計特征，例如中位數、四分位數、異常值等。Python是一種流行的編程語言，它在數據分析和可視化方面很有優勢。在Python中，我們可以使用Matplotlib、Seaborn等庫來繪制箱型圖。

# 導入Seaborn庫
import seaborn as sns
# 讀取數據集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 繪制箱型圖
sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips)

代碼中，我們導入了Seaborn庫，它提供了一些高級繪圖功能，例如箱型圖、散點圖等。然后我們讀取了一個名為“tips”的數據集，它記錄了顧客在不同天和時間、使用的支付方式、是否吸煙等因素下消費的情況。最后，我們使用Seaborn中的boxplot函數繪制了一個箱型圖，其中x參數表示按照哪個因素分組，而y參數表示展示哪個變量的分布。

通過箱型圖，我們可以得到以下信息：

• 中線表示數據的中位數，即將數據從小到大排列后，位于中間的值。
• 箱體表示數據的四分位數，即將數據從小到大排列后，分為四個等分，每個等分包含25%的數據。
• 須線表示數據的范圍，其中小圓點表示異常值，即距離四分位數超過1.5倍的標準差的值。

通過觀察箱型圖，我們可以看到周六和周日餐廳的賬單比其他天要高，而周五的賬單則比其他工作日要低。此外，我們還可以看到，在不同的天，賬單的分布情況有所不同。例如周日的賬單分布更加分散，而周四的賬單則集中在較低范圍內。