是否可以根据百分位值而不是原始输入绘制箱线图？

据我所见，boxplot()方法需要一系列原始值（数字）作为输入，然后计算百分位数以绘制箱线图。

我想要一种方法，通过它我可以传递百分位数并获得相应的boxplot.

例如：

假设我已经运行了多个基准测试，并且对于每个基准测试，我都测量了延迟（浮点值）。另外，现在我已经预先计算了这些值的百分位数。

因此，对于每个基准，我都有第 25、50、75 个百分位数以及最小值和最大值。

现在有了这些数据，我想绘制基准的箱线图。

截至 2020 年，有一种比已接受答案中的方法更好的方法。

The matplotlib.axes.Axes类提供了一个bxp https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.bxp.html#matplotlib-axes-axes-bxp方法，可用于根据百分位值绘制方框和须线。仅异常值需要原始数据，并且这是可选的。

Example:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
boxes = [
    {
        'label' : "Male height",
        'whislo': 162.6,    # Bottom whisker position
        'q1'    : 170.2,    # First quartile (25th percentile)
        'med'   : 175.7,    # Median         (50th percentile)
        'q3'    : 180.4,    # Third quartile (75th percentile)
        'whishi': 187.8,    # Top whisker position
        'fliers': []        # Outliers
    }
]
ax.bxp(boxes, showfliers=False)
ax.set_ylabel("cm")
plt.savefig("boxplot.png")
plt.close()

This produces the following image: