如何在seaborn中创建具有预先计算的平均值、中位数、百分位数等值的箱线图？

在seaborn中创建具有预先计算的平均值、中位数、百分位数等值的箱线图，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt
2. 创建数据集：data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
3. 计算所需的统计值：mean = np.mean(data) median = np.median(data) percentile_25 = np.percentile(data, 25) percentile_75 = np.percentile(data, 75)
4. 创建箱线图：sns.boxplot(data=data)
5. 添加预先计算的统计值到箱线图：plt.axhline(mean, color='r', linestyle='--', label='Mean') plt.axhline(median, color='g', linestyle='--', label='Median') plt.axhline(percentile_25, color='b', linestyle='--', label='25th Percentile') plt.axhline(percentile_75, color='y', linestyle='--', label='75th Percentile')
6. 显示图例和图形：plt.legend() plt.show()

这样就可以在seaborn中创建一个具有预先计算的平均值、中位数、百分位数等值的箱线图。