matplotlib之pyplot模块——绘制小提琴图violinplot()

当前有效matplotlib版本为：3.4.1。

概述

violinplot()函数的作用是绘制小提琴图。

小提琴图和箱形图有点类似，它也可以显示四分位数（quartile）。不同于箱形图是通过长方形呈现的，以及绘图组件都对应实际的数据点，小提琴图集合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布状态，它能很好地表征了连续变量数据的分布情况。在外形上，因为所绘制的图形像一把把小提琴，故名“小提琴图”。小提琴图是用于观察多个数据分布情况的有效媒介，相比于箱形图，它在视觉上更令人愉悦。

函数的签名为matplotlib.pyplot.violinplot(dataset, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, quantiles=None, points=100, bw_method=None, *, data=None)。

函数的参数为：

• dataset：输入数据。类型为数组或向量序列。必备参数。
• positions：指定小提琴的位置。刻度和极值会自动匹配箱体位置。类型为类数组结构。可选参数。默认值为range(1, N+1) ，N为图中小提琴的个数（子数据集的个数）。
• vert：小提琴的方向，当取值为True时，绘制垂直小提琴图，当取值为False时，绘制水平小提琴图。类型为布尔值，默认值为True。可选参数。
• widths：箱体的宽度。类型为浮点数（所有小提琴的统一宽度）或类数组结构（每个小提琴的宽度）。默认值为0.5，即图宽度的一半。
• showmeans：是否显示算术平均值。类型为布尔值，默认值为False。可选参数。
• showextrema：是否显示极值。类型为布尔值，默认值为True。可选参数。
• showmedians：是否显示中位数。类型为布尔值，默认值为False。可选参数。
• quantiles：指定分位数的位置。类型为字典，元素要求值范围为[0,1]，默认值为None。可选参数。
• points：定义计算核密度估计的点的数量。类型为整数，默认值为100。可选参数。
• bw_method：用于估算带带宽的方法。类型为字符串、标量或可调用对象，默认值为'scott。可选参数。

函数返回值为字典对象。字典的键如下：

• bodies：PolyCollection实例列表，每个元素表示每个小提琴的填充区域。
• medians：
• cmeans： LineCollection实例，表示每个小提琴分布的均值。
• cmins： LineCollection实例，表示每个小提琴分布的最低值。
• cmaxes： LineCollection实例，表示每个小提琴分布的最高值。
• cbars：LineCollection实例，表示每个小提琴分布的中心。
• cmedians： LineCollection实例，表示每个小提琴分布的中位数。
• cquantiles： LineCollection实例，表示每个小提琴分布的四分位数。

案例：对比小提琴图和箱线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = np.random.normal(size=1000)

plt.subplot(121)
plt.title("小提琴图")
plt.violinplot(data)
plt.subplot(122)
plt.title("箱线图")
plt.boxplot(data)

plt.show()

案例：演示基础参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = np.random.normal(size=1000)

plt.subplot(331)
plt.title("默认样式")
plt.violinplot(data)
plt.subplot(332)
plt.title("水平方向")
plt.violinplot(data, vert=False)
plt.subplot(333)
plt.title("设置位置")
plt.violinplot(data, positions=[2])
plt.subplot(334)
plt.title("设置宽度")
plt.violinplot(data, widths=0.3)
plt.subplot(335)
plt.title("隐藏极值")
plt.violinplot(data, showextrema=False)
plt.subplot(336)
plt.title("显示均值")
plt.violinplot(data, showmeans=True)
plt.subplot(337)
plt.title("显示中位数")
plt.violinplot(data, showmedians=True)
plt.subplot(338)
plt.title("显示分位数")
plt.violinplot(data, quantiles=[0.2, 0.5, 0.8, 0.9])
plt.subplot(339)
plt.title("设置核密度估计点数")
plt.violinplot(data, points=10)

plt.tight_layout()
plt.show()