Python 是一種高效易用的編程語言，幾乎可以完成任何數(shù)學和統(tǒng)計分析任務(wù)。一項常見的數(shù)據(jù)分析工作就是繪制分位數(shù)圖。分位數(shù)圖可以讓我們很容易地檢查一組數(shù)據(jù)的分布情況。

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一組隨機數(shù)據(jù)
data = np.random.normal(size=1000)
# 分位數(shù)的取值
percentiles = np.percentile(data, [25, 50, 75])
# 繪制分位數(shù)圖
plt.boxplot(data)
plt.title('分位數(shù)圖')
plt.xlabel('樣本')
plt.ylabel('值')
plt.axhline(y=percentiles[0], color='r', linestyle='--') # 25% 分位數(shù)線
plt.axhline(y=percentiles[1], color='g', linestyle='-') # 50% 分位數(shù)線
plt.axhline(y=percentiles[2], color='b', linestyle='--') # 75% 分位數(shù)線
plt.show()

代碼中使用了 NumPy 和 Matplotlib 庫，首先使用 NumPy 生成一組隨機數(shù)據(jù)，然后使用 np.percentile() 函數(shù)計算出數(shù)據(jù)的 25%, 50%, 75% 分位數(shù)值。最后調(diào)用 Matplotlib 的 boxplot() 函數(shù)繪制分位數(shù)圖。

通過分位數(shù)圖，我們可以直觀上了解數(shù)據(jù)分布情況，包括極端值、分散程度和是否存在異常值等等。如果分位數(shù)線之間的距離相等，說明數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。如果分位數(shù)線之間的距離不等，說明數(shù)據(jù)存在偏斜。同時，可以根據(jù)分位數(shù)圖的繪制結(jié)果對數(shù)據(jù)進行進一步分析和挖掘。