Python数据可视化：特征分布箱线图与小提琴图

最新推荐文章于 2025-09-06 09:41:46 发布

CodeWG

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文章标签： python 信息可视化数据分析

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本文介绍了数据可视化中用于展示特征分布的箱线图和小提琴图，强调它们在数据分析中的重要性。箱线图通过五数概括展示数据分布，小提琴图则能体现数据的密度和分布形状。文中提供了使用Seaborn库绘制这两种图的Python代码示例。

Python数据可视化：特征分布箱线图与小提琴图

在数据分析与可视化中，了解特征数据分布情况对挖掘数据规律和异常点有着重要的作用。而箱线图（boxplot）和小提琴图（violinplot）是两种常用的特征分布可视化工具，能够帮助数据科学家更好地理解和发现数据规律。

箱线图

箱线图由五个数值点组成。上下两条线段分别代表数据的上界和下界，中间的矩形代表数据的中位数、25%分位数和75%分位数，其中中位数表示数据的中心位置。上下两根线段称为“whiskers”，通常取值为上下四分位距加上/减去1.5倍的四分位距。在箱线图中出现在上下边缘之外的点称为“outliers”，通常设置为单独的数据点。

接下来展示如何使用Seaborn库绘制一个箱线图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集并初始化Seaborn样式
tips = sns.load_dataset

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