在Python中使用 Seaborn 的 Violinplot

Seaborn是一个惊人的Python统计图形绘图可视化库。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更具吸引力。它建立在 matplotlib 库之上，并紧密集成到 pandas 的数据结构中。

小提琴剧情

小提琴情节通过胡须或箱线图进行类似的活动。因为它显示了一个或多个分类变量的多个定量数据。在多个单元显示多个数据可能是一种有效且有吸引力的方式。 “宽格式”数据框有助于维护可以在图表上绘制的每个数字列。可以使用 NumPy 或Python对象，但最好使用 pandas 对象，因为相关名称将用于注释轴。

Syntax: seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw=’scott’, cut=2, scale=’area’, scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner=’box’, split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)
Parameters: 
x, y, hue: Inputs for plotting long-form data. 
data: Dataset for plotting. 
scale: The method used to scale the width of each violin. 
 

返回：此方法返回带有绘图的 Axes 对象。

示例 1：使用 violinplot() 对“fmri”数据集进行基本可视化

Python3

import seaborn
    
    
seaborn.set(style = 'whitegrid')
fmri = seaborn.load_dataset("fmri")
    
seaborn.violinplot(x ="timepoint",
             y ="signal",
             data = fmri)

输出：

示例 2：根据类别对数据点进行分组，此处为区域和事件。

Python3

import seaborn
    
    
seaborn.set(style = 'whitegrid')
fmri = seaborn.load_dataset("fmri")
    
seaborn.violinplot(x ="timepoint",
             y ="signal",
             hue ="region",
             style ="event",
             data = fmri)

输出：

示例 3：使用 lineplot() 对“tips”数据集进行基本可视化

Python3

import seaborn
    
    
seaborn.set(style = 'whitegrid') 
tip = seaborn.load_dataset('tips')
  
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip)

输出：

在 Seaborn violinplot 中对具有不同属性的变量进行分组：

1.仅使用一个轴绘制单个水平群图：

如果我们只使用一个数据变量而不是两个数据变量，那么这意味着轴将这些数据变量中的每一个都表示为一个轴。

X表示x轴，y表示y轴。

句法：

seaborn.violinplot(x)

代码：

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x=tip["total_bill"])

输出：

2.绘制水平小提琴图：

在上面的例子中，我们看到了如何绘制一个水平小提琴图，在这里可以执行多个水平图，并与另一个轴交换数据变量。

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x="tip", y="day", data=tip)

输出：

3.使用色调参数：

虽然点是在二维中绘制的，但可以通过根据第三个变量对点着色来将另一个维度添加到图中。

句法：

sns.violinplot(x, y, hue, data)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips)

输出：

4. 使用线宽在数据点周围绘制轮廓：

构成绘图元素的灰线的宽度。每当我们增加线宽时，点也会自动增加。

句法：

seaborn.violinplot(x, y, data, linewidth)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip, linewidth = 4)

输出：

5. 在主分类轴上的不同位置绘制色调变量的每个级别：

使用色调嵌套时，设置 dodge 应为 True 将沿分类轴分隔不同色调级别的点。而Palette用于不同层次的hue变量。

句法：

seaborn.violinplot(x, y, data, hue, palette, dodge)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                   data=tips, palette="Set2", dodge=True)

输出：

Possible values of palette are:

Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r,

GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r,

Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r,

Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1,

Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr,

YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r,

cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth,

gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, 

7.通过传递显式命令来控制小提琴顺序：

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x="time", y="tip", data=tips,
                   order=["Dinner", "Lunch"])

输出：

8.添加调色板属性：

使用调色板，我们可以生成不同颜色的点。在下面的示例中，我们可以看到调色板可以负责生成具有不同颜色图值的小提琴图。

Syntax:

seaborn.violinplot( x, y, data, palette=”color_name”)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x='day', y='total_bill',
                   data=tips, hue='time', palette='pastel')

输出：

9.添加饱和度参数：

绘制颜色的原始饱和度的比例。大色块通常看起来更好，颜色稍微不饱和，但如果您希望绘图颜色与输入颜色规范完美匹配，请将其设置为 1。

句法：

seaborn.violinplot(x, y, data, saturation)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip',
                   data = tip, saturation =0.03)

输出：

10.添加颜色参数：

它将为渐变调色板的所有元素或种子着色。

句法：

seaborn.violinplot(x, y, data, color)

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip, color = "Yellow")

输出：

11. 根据每个 bin 中的观察次数来缩放小提琴宽度：

Python3

# Python program to illustrate
# violinplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
 
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style="whitegrid")
 
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
 
seaborn.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",
                    data=tip, palette="Set2", split=True,
                    scale="count")

输出：