matplotlib不在盒子图中绘制散点数据

matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。在matplotlib中，盒子图（Boxplot）用于展示数据的分布情况，其中包括最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值等统计指标。然而，matplotlib的盒子图默认只展示了数据的统计指标，不显示具体的散点数据。

如果想在盒子图中同时绘制散点数据，可以通过在图上添加散点图的方式实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1. 创建数据：

np.random.seed(1)
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

1. 绘制盒子图和散点图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
ax.scatter(np.arange(1, len(data) + 1), data, c='r', label='Scatter')

1. 设置图形属性和标签：

ax.set_xticklabels(['Boxplot'])
ax.set_ylabel('Data')
ax.legend()

1. 显示图形：

plt.show()

通过以上步骤，就可以在盒子图中绘制散点数据。值得注意的是，这里只给出了使用matplotlib库进行绘图的方法，如果需要使用腾讯云相关产品进行数据处理、存储或部署等操作，可以参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持人员。

参考链接：

• matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/
• 腾讯云产品介绍：https://cloud.tencent.com/product