📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:00             🧑  作者: Mango
小提琴图类似于箱形图,不同之处在于它们还显示了不同值的数据概率密度。这些图包括数据中位数的标记和指示四分位间距的框,如标准框图所示。在该箱形图上叠加了一个核密度估计。像箱形图一样,小提琴图用来表示跨不同“类别”的变量分布(或样本分布)的比较。
小提琴图比普通箱图更具信息性。实际上,虽然箱形图仅显示汇总统计信息,例如均值/中位数和四分位数范围,但小提琴图却显示了数据的完整分布。
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10)
collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 200)
collectn_2 = np.random.normal(80, 30, 200)
collectn_3 = np.random.normal(90, 20, 200)
collectn_4 = np.random.normal(70, 25, 200)
## combine these different collections into a list
data_to_plot = [collectn_1, collectn_2, collectn_3, collectn_4]
# Create a figure instance
fig = plt.figure()
# Create an axes instance
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
# Create the boxplot
bp = ax.violinplot(data_to_plot)
plt.show()