【论文绘图】小提琴图和箱型图的绘制及解读(python)

本文介绍了箱型图的基本概念,包括其在数据展示中的关键信息,以及小提琴图作为箱形图的进阶形式,强调了其在大数据比较中的优势。通过实例和参考文献,读者可以更好地理解和应用这两种统计图表。

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1 箱型图

  又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。
  箱形图绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散&情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。
  箱形图的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,下四分位数,下边缘,还有一个异常值。

2 小提琴图作用

  小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。 这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。 跟箱形图类似,但是在密度层面展示更好。 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。

3 参考文献

[1]箱型图和小提琴图
[2]如何通俗的理解小提琴图
[3]小提琴图如何分析?

### Python 中使用 Matplotlib Seaborn 设置小提琴图箱型图的颜色 在 Python 数据可视化库中,Matplotlib Seaborn 提供了多种方法来定制图表的颜色方案。对于小提琴图箱型图而言,可以通过参数调整实现不同类型的配色效果。 #### 使用 Seaborn 自定义调色板 Seaborn 支持通过 `palette` 参数指定全局或局部使用的色彩配置。内置了几种常见的调色板选项,也可以自定义颜色列表: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_theme(style="whitegrid") # 加载示例数据集 diamonds 并绘制小提琴图 diamonds = sns.load_dataset("diamonds") fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) sns.violinplot(x="cut", y="price", data=diamonds, palette='muted', inner=None) plt.show() ``` 此处采用了 `'muted'` 调色板[^3]。 #### 应用单一颜色到整个图形 如果希望所有的小提琴部分都采用同一种颜色,则可以直接向绘图函数传递颜色名称作为关键字参数: ```python sns.violinplot(x="cut", y="price", data=diamonds, color="skyblue", inner=None) ``` 这段代码会使得所有的 violins 都呈现浅蓝色[^2]。 #### 结合小提琴图与箱形图并设置独立颜色 当需要在同一张图上展示两种不同的统计分布视图时(比如同时显示小提琴图内部的箱形图),可以分别给它们设定各自独特的色调: ```python tips = sns.load_dataset("tips") # 更换为 tips 数据集以便更好地说明问题 ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None, linewidth=0, saturation=.75) sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, showcaps=False, boxprops={'facecolor':'None'}, showfliers=False, whiskerprops={'linewidth':0}, ax=ax) for artist in ax.lines + ax.collections: artist.set_color('k') # 统一设置线条及标记点颜色为黑色 plt.show() ``` 这里不仅设置了外部轮廓线的颜色,还特别处理了内嵌箱形图的颜色属性[^1]。
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