for循环错误地在同一图上绘制boxplot

是由于在循环中没有正确地创建新的图形对象或者没有正确地设置图形的位置和尺寸导致的。这种错误可能会导致所有的boxplot都被绘制在同一个图形上，从而无法正确显示数据的分布情况。

为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 确保在每次循环迭代时创建一个新的图形对象。这可以通过在循环开始之前使用plt.figure()来实现，确保每次循环都在一个新的图形对象上进行绘制。
2. 在每次循环迭代时，设置图形的位置和尺寸，以便每个boxplot都有足够的空间来显示数据。可以使用plt.subplots()来创建一个包含多个子图的图形对象，并使用plt.subplots_adjust()来调整子图之间的间距。
3. 确保在每次循环迭代时，将数据正确传递给boxplot函数。可以使用一个列表或数组来存储每次循环迭代的数据，并将其作为参数传递给boxplot函数。

以下是一个示例代码，演示了如何正确地在循环中绘制多个boxplot：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

# 创建新的图形对象
fig = plt.figure()

# 设置图形的位置和尺寸
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

# 循环绘制多个boxplot
for i, d in enumerate(data):
    # 创建子图
    ax = fig.add_subplot(len(data), 1, i+1)
    
    # 绘制boxplot
    ax.boxplot(d)
    
    # 设置子图标题
    ax.set_title(f"Boxplot {i+1}")
    
# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了plt.subplots_adjust()来设置子图之间的垂直间距，确保每个boxplot都有足够的空间来显示数据。然后，我们使用fig.add_subplot()在每次循环迭代时创建一个新的子图，并使用ax.boxplot()绘制boxplot。最后，我们使用ax.set_title()设置每个子图的标题。

这样，每个boxplot都会被绘制在一个独立的子图上，从而正确显示数据的分布情况。