使用Seaborn绘制小提琴图

最新推荐文章于 2025-09-28 21:41:18 发布

CodeWG

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本文介绍如何使用Python的Seaborn库绘制小提琴图，以展示数据分布及统计指标。通过示例代码展示如何基于数据集tips绘制小提琴图，揭示不同性别在各用餐时段的消费分布，揭示消费模式。

使用Seaborn绘制小提琴图

在数据分析与可视化中，小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况，同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中，我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

接下来，我们可以使用Seaborn的violinplot()函数来绘制小提琴图。这个函数的参数比较多，其中最重要的有以下几

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数据科学之数据可视化----Seaborn绘制小提琴图

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Seaborn绘制小提琴图

使用Seaborn绘制小提琴图 - Python

CyberLynxO的博客

09-08

346

小提琴图（Violin Plot）是数据可视化中常用的一种图表类型，它能够显示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、密度估计等统计信息。通过使用Seaborn的简洁而强大的API，你可以轻松地创建具有各种样式和布局的小提琴图，并展示数据的分布情况。通过调整上述代码中的参数，你可以根据自己的需求创建不同样式和布局的小提琴图。在这个示例中，我们使用了一个简单的数据集，其中包含了一些整数值。在这个示例中，我们创建了一个包含多组数据的示例数据集，并使用Seaborn库绘制了一个小提琴图。

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数据可视化 | Violin Plot小提琴图Python实现数据分布密度可视化科研图表

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Python绘图-8小提琴图

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使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图（Violin Plot）是一种常见的数据可视化方法

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通过修改示例数据和调整参数，我们可以根据具体需求绘制不同样式和形式的水平小提琴图。Seaborn库还提供了许多其他的函数和参数，用于自定义水平小提琴图的外观和样式，例如调整颜色、添加分位数线等。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图，并提供相应的源代码示例。然后，我们将数据转换为适合绘制水平小提琴图的格式，这里使用了Pandas库中的DataFrame数据结构。执行以上代码，将会得到一个水平小提琴图，图中展示了三个组别的数据分布情况，并可以通过小提琴的形状比较不同组别之间的差异。

seaborn系列 (11) | 小提琴图violinplot()

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目录小提琴图函数原型参数解读案例教程案例地址 小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似，它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布，我们可以通过观察来比较这些分布。与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。函数原型 ...

python绘制小提琴图_seaborn画小提琴图(violin plot)

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简介小提琴图是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。跟箱线图类似，但是可以密度层面展示更好。在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。而python里面的seaborn包可以很方便的画出小提琴图。参数小提琴图各位置对应参数，中间一条就是箱线图数据，25%，50%，75%位置，细线区间为95%置信区间。seaborn实现画小提琴图单变量数据如果只有一个变量的话使用箱线图就好了，但是使...

用seaborn绘制小提琴图展示多分类变量

code_welike的博客

06-01

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我们可以看到，在setosa物种下，花瓣长度主要分布在较小的范围内，而versicolor和virginica物种下，花瓣长度的分布范围更广。在本篇文章中，我们将使用seaborn库中的violinplot函数来绘制小提琴图，并展示多分类变量的分布情况。综上，小提琴图是一种优秀的可视化工具，适用于多分类或单变量情况下的分布展示。同时，在seaborn库中的violinplot函数的帮助下，我们可以轻松地实现小提琴图的绘制。在运行上述代码后，画面中的小提琴图将呈现出更丰富的颜色，而x轴的标签也更加清晰易读。

使用Seaborn绘制水平小提琴图

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接下来，我们需要准备要绘制的数据。假设我们有一个包含多个类别的数据集，每个类别都有一些数值型的特征。你可以根据自己的数据集和需求，调整代码中的参数和样式，使得图表更加适配你的需求。水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具，可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中，我们可以使用Seaborn库的。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图，并附带相应的源代码示例。安装完成后，我们可以开始使用Seaborn绘制水平小提琴图。运行以上代码，将会生成一个水平小提琴图，展示了不同类别之间。

【Seaborn】sns.violinplot() 函数：小提琴图

彬彬侠的博客

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seaborn.violinplot()用于可视化数据分布的密度，结合了箱线图（BoxPlot）和KDE密度估计，适用于数据分布分析、对比不同类别的分布情况。-sns.violinplot()适用于数据分布可视化，分析密度。-常见参数hue按类别分色，split=True合并对比，inner="point"显示数据点。orient="h"横向小提琴图，palette="pastel"调整颜色。

seaborn小提琴图

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小提琴图 (Violin Plot)将核密度图和箱线图融合在一起，显示多组数据的分布状态以及概率密度。因图形酷似小提琴而得名。小提琴图不常用，但在一些高分文章中常出现她优雅的身影。 #读取数据 import pandas as pd yingzhisuan=pd.read_excel(r’C:\01Pylearn\data_for_analysis\fat_acid_data.xlsx’)#硬脂酸数据 #yingzhisuan#显示数据 #绘制非分组小提琴图 import seaborn as sns im

02小提琴图---seaborn

此心安处是吾乡

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Intro import seaborn as sns sns.__version__ '0.9.0' seaborn版本0.9.0 数据引入 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() # print(dir(data)) # 查看data所具有的属性或方法 # print(data.DESCR) # 查看数据集的简介 # 直接读到pandas的数据框中 irisDf = pd.Dat

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【python】seaborn绘制小提琴图和箱线图

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想不到大家都这么喜欢用python给女朋友挑钻石，所以我又写了个续。

【Python画图-驯化seaborn】一文搞懂seaborn中的小提琴图实践、技巧、原理

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小提琴图（Violin Plot）是一种用于展示数据分布的图表，它结合了箱线图的特点和密度图的连续性。这种图表可以展示数据的密度估计，从而提供关于数据分布形状和集中趋势的直观信息。小提琴图其实是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。

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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，...

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seaborn绘制小提琴图并且设置split参数完整代码

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好的，以下是使用Seaborn库绘制小提琴图并设置split参数的完整代码： ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 data = sns.load_dataset("tips") # 绘制小提琴图 sns.violin...