要创建增强型箱线图，可以使用Seaborn库中的boxenplot()函数。boxenplot()函数是一种更精细的箱线图，能够显示更多的分布信息。
示例代码如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 创建增强型箱线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxenplot(data=tips, x='day', y='total_bill', hue='sex')
plt.title('Boxenplot of Total Bill by Day and Sex')
plt.show()
在上面的示例中，我们使用了Seaborn库中的load_dataset()函数加载了一个名为"tips"的示例数据集，然后使用boxenplot()函数创建了一个增强型箱线图，其中横坐标为"day"，纵坐标为"total_bill"，并根据"sex"进行颜色分组。最后使用Matplotlib库中的plt.show()函数显示了箱线图。
通过使用boxenplot()函数，我们可以更详细地了解数据的分布情况，包括更多的分位数和离群值。您可以根据自己的数据和需求来调整箱线图的参数，以便更好地展示数据。
