使用 Seaborn 制作带有数据点的 Violinplot

小提琴情节扮演类似的活动，通过须线或箱线图进行。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绘制在图形上的每个数字列。可以使用 NumPy 或Python对象，但最好使用 Pandas 对象，因为关联的名称将用于注释轴。

在本文中，我们将看到如何制作 Violinplot 和绘制数据点。

方法 1#：使用 violinplot 的内部属性

示例 1：创建 violinplot 并使用内部属性。小提琴内部数据点的内部表示，如果点或棒，显示每个基础数据点。

Syntax: seaborn.violinplot( x, y, data, inner = “points”)

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
tip = seaborn.load_dataset('tips')
plt.figure(figsize=(4,7))
  
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip',
                   data = tip,
                   inner="points")

输出：

示例 2：

我们看到上面的实现，让我们对“棍子”做同样的事情。此选项将数据显示为小提琴图上的线条。

蟒蛇3

# 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
tip = seaborn.load_dataset('tips')
plt.figure(figsize=(4,7))
  
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip',
                   data = tip,
                   inner="stick")

输出：

示例 3：

使用四分位数绘制分布的四分位数。

蟒蛇3

# 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
tip = seaborn.load_dataset('tips')
plt.figure(figsize=(4,7))
  
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', 
                   data = tip,
                   inner="quartile")

输出：

方法 2#：使用 swarmplot()。

使用 swarampplot 我们可以在小提琴图中显示内部的数据点。

蟒蛇3

# 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
tip = seaborn.load_dataset('tips')
plt.figure(figsize=(4,7))
  
seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip)
seaborn.swarmplot(x ='day', y ='tip', data = tip,color= "white")

输出：