哑铃结构图（dumbbell plot）是一种用于展示统计数据的图表，它通常用于比较两组数据的分布情况。哑铃结构图的名称来源于其形状，它由两个圆圈和一条线组成，看起来像一个哑铃。这种图表的优点在于它能够清晰地展示两组数据的差异，同时又不失简洁和美观。 哑铃结构图的制作过程相对简单，首先需要确定要比较的两组数据，并计算它们的平均值和标准差。然后将两组数据的平均值分别用圆圈表示，并用一条线连接它们。最后，将每个数据点的值用散点图的形式表示在圆圈周围。这样，就可以清晰地展示两组数据的分布情况和差异。 哑铃结构图的应用场景非常广泛，例如在医学研究中，可以用它来比较两种药物治疗同一疾病的效果；在市场营销中，可以用它来比较两种营销策略的效果；在教育领域中，可以用它来比较两个班级或两个学校的学生成绩分布情况等等。 下面我们来看一个具体的例子，假设我们要比较两个班级的数学成绩分布情况。我们先随机选取了每个班级的20名学生，并记录了他们的成绩。然后，我们计算了每个班级的平均分和标准差，并用哑铃结构图来展示它们的分布情况。 首先，我们需要导入所需的Python库，包括numpy、pandas和matplotlib。 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后，我们定义两个数组，分别表示两个班级的成绩。 ```python class1 = np.array([75, 80, 85, 90, 92, 95, 97, 98, 99, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]) class2 = np.array([60, 65, 70, 72, 75, 78, 80, 82, 85, 88, 90, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]) ``` 接下来，我们计算每个班级的平均分和标准差。 ```python mean1 = np.mean(class1) std1 = np.std(class1) mean2 = np.mean(class2) std2 = np.std(class2) ``` 然后，我们用哑铃结构图来展示两个班级的分布情况。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot([mean1, mean2], [1, 2], 'o-', color='black') plt.plot(class1, np.ones_like(class1), 'o', color='red') plt.plot(class2, 2*np.ones_like(class2), 'o', color='blue') plt.yticks([1, 2], ['Class 1', 'Class 2']) plt.xlim(50, 110) plt.xlabel('Math Scores') plt.title('Dumbbell Plot of Math Scores for Two Classes') plt.show() ``` 运行上述代码，我们得到了如下的哑铃结构图。  从图中我们可以看出，两个班级的平均分相差不大，但是Class 1的成绩分布更加集中，而Class 2的成绩分布则更加分散。这个结论可以帮助我们更好地了解两个班级的学生的数学成绩情况，并为我们制定更好的教学计划提供参考。 综上所述，哑铃结构图是一种简单而有效的展示统计数据的图表，它可以帮助我们更好地比较两组数据的分布情况，并从中得出有用的结论。