Python是一种广泛使用的编程语言，可以用来处理各种数据，包括处理含有离群点的数据。离群点是指在数据中分布较为分散，与其他数据点相差较远的数据点。对于离群点的识别和分析对于数据分析和决策会有很大的影响。Python可以利用一些包完成离群点图的绘制展示。

# 导入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 创建含有离群点的数据x = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=100)y = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=100)outliers_x = np.random.normal(loc=50, scale=20, size=10)outliers_y = np.random.normal(loc=50, scale=20, size=10)# 将离群点插入数据中x = np.concatenate((x, outliers_x))y = np.concatenate((y, outliers_y))# 绘制离群点图plt.scatter(x, y)# 展示图像plt.show()

通过numpy和matplotlib包，我们可以非常简单地进行离群点图的绘制和展示。在代码中，我们首先使用numpy包生成含有离群点的随机数据。然后将这些离群点加入到原有的数据中。最后使用matplotlib包的scatter函数将数据点绘制在图中，从而展示离群点的位置和分布情况。

在我们的离群点图中，离群点会在图像中呈现为与其他数据点相比较远的部分。离群点的数量和影响程度可以通过调整随机生成数据时的参数进行控制。通过离群点图的展示，我们可以更加直观地了解数据的分布情况，进一步地进行数据分析和决策。