小提琴图(箱型图&核密度图)

每日掌握一个论文插图·小提琴图|24-08-18
Fig. 3. ANOVA plots of the feature matrices of VMamba and GNN.
Fig. 3. ANOVA plots of the feature matrices of VMamba and GNN.

一、方差分析图、小提琴图

用于对比分析VMamba和GNN这两种方法在不同食管癌病理分级下的差异表现,结合了箱线图核密度图的特点,能展示数据分布、中位数、波动范围等信息。

核心元素定义

  • 黑色矩形(25%-75%):代表四分位距IQR,即数据中25%-75%的值分布区间,用于衡量数据的离散或集中程度。
  • 通过小提琴的胖瘦体现核密度,值越集中,小提琴越窄。值越分散,小提琴越宽。
  • Range(误差线):展示非异常数据的极值范围(正常值的最大值-最小值),反应数据整体波动。
  • Median (白色圆点):表示数据的中位数,是数据分布的中间位置指标。

横坐标与纵坐标

  • 横纵坐标的值与分布是根据具体的任务来不同的。

总体解释

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二、箱线图

[zhihu]https://zhuanlan.zhihu.com/p/426798602
箱线图,box plot。也称为箱须图(box-whisker plot)、箱形图、箱线图、盒图,可以用来反应一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。一般来说,连续型数据多用箱型图或者直方图,离散型主句则用柱状图或者折线图。同时,箱型图多用于多组数据的比较,但阻塞数据更适合采用直方图。
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IQR (Interquartile Range四分位距)

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三、核密度图

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### 箱型图小提琴图的区别及使用场景 #### 基本概念 箱型图(Box Plot)和小提琴图(Violin Plot)均是用于数据分布可视化的重要工具。箱型图主要通过五数概括法(最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值)来描述数据的集中趋势和离散程度[^3]。而小提琴图则不仅包含了这些统计量的信息,还结合了核密度估计技术,展示了更详细的分布形态[^1]。 #### 可视化原理 - **箱型图**:基于矩形框表示四分位范围,并通过线条延伸至异常值边界,主要用于突出显示数据的核心部分及其潜在的极端值。 - **小提琴图**:在两侧绘制对称的核密度曲线,反映数据的概率密度变化;同时可嵌入箱型图以提供额外的统计数据支持[^2]。 #### 应用场景 - 当仅需关注核心统计指标时,可以选择简洁明了的箱型图。例如,在初步探索多组独立样本间是否存在显著差异的情况下,箱型图能迅速定位各组的主要特征[^4]。 - 若希望深入理解每组数据的具体分布模式,则推荐采用信息更为丰富的的小提琴图。比如研究生物医学领域内的基因表达水平或者社会科学研究中的收入分配状况等复杂情境下的数据分析工作。 #### 优点对比 | 特性 | 箱型图 | 小提琴图 | |--------------|----------------------------------|--------------------------------| | 显示内容 | 主要集中在五个关键数值 | 展现完整的概率密度函数 | | 数据维度适应性| 更适合高维数据简化呈现 | 对于低到中等维度的数据表现良好| | 异常检测能力 | 能够有效标记出界外点 | 不直接标注但可通过形状推测 | 以下是利用Python实现这两种图形的一个简单例子: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集 data = sns.load_dataset('tips') plt.figure(figsize=(8,6)) # 绘制箱型图 sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title("Box Plot Example") plt.show() # 绘制小提琴图 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title("Violin Plot Example with Inner Quartiles") plt.show() ``` 上述代码片段分别生成了一个关于餐厅账单总额按星期几分类的标准箱型图以及带有内部四分位区域标识的小提琴图实例演示。
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