Matplotlib怎么创建包含子集高亮功能的箱形图

要创建一个包含子集高亮功能的箱形图，可以使用Matplotlib库中的matplotlib.pyplot.boxplot()函数。该函数可以接受多个数据集作为输入，并将它们显示为箱形图。为了实现子集高亮功能，可以在绘制箱形图之前，先将数据分成不同的子集，并为每个子集设置不同的颜色或样式。

下面是一个示例代码，演示如何创建一个包含子集高亮功能的箱形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(2, 1, 100)
data3 = np.random.normal(-2, 1, 100)

# 将数据分组成不同的子集
data = [data1, data2, data3]
colors = ['blue', 'green', 'red']

# 创建箱形图并设置子集高亮
plt.boxplot(data, patch_artist=True)

for i, patch in enumerate(plt.gca().artists):
    patch.set_facecolor(colors[i])

plt.show()

在上面的代码中，首先生成了三个不同的数据集data1、data2和data3。然后将这些数据集分组成一个包含多个子集的列表data，并为每个子集指定了不同的颜色。最后，通过调用plt.boxplot()函数创建箱形图，并通过循环为每个子集设置了不同的颜色。

运行上面的代码，将显示一个包含子集高亮功能的箱形图，不同子集的箱体颜色分别为蓝色、绿色和红色。您可以根据需要自定义子集的颜色和样式，以满足特定的需求。