在数据分析和可视化领域，箱线图是一种非常直观的工具，用于展示数据分布及其统计特性（如中位数、四分位数等）。使用Python中的Matplotlib库，我们可以通过`plt.boxplot()`轻松绘制箱线图。💡

首先，准备好你的数据集。假设你有一个包含多个组别数据的列表`data = [group1, group2, group3]`，直接运行`plt.boxplot(data)`即可生成基础箱线图。然而，有时候为了更清楚地表达数据特征，比如突出中位数的重要性，可以进一步定制化图表。🎯

要为箱线图添加中位数的图例，你可以先计算每组数据的中位数，然后利用`plt.text()`或`plt.annotate()`将这些值标注在图表上，并通过`plt.legend()`创建对应的图例说明。例如：

```python

medians = [np.median(group) for group in data]

for i, median in enumerate(medians):

plt.text(i+1, median+5, f'Median: {median:.2f}', color='red')

plt.legend(handles=[mpatches.Patch(color='red', label='Median')])

```

这样不仅能让观众一眼看到关键信息，还能使图表更加专业美观。🎨

通过这种方式，你的箱线图不仅能展示数据分布，还能传达更多有价值的信息！🎉