【论文绘图】小提琴图和箱型图的绘制及解读(python)

最新推荐文章于 2025-04-24 16:32:46 发布
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分类专栏： 图表制作 文章标签： python 绘图
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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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目录

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科研绘图】多分类多字段箱型图或者小提琴图绘制
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1 图形结果 2 数据准备 3 单字段箱型图或者小提琴图绘制 4 两分类单字段箱型图或者小提琴图绘制 5 两分类多字段箱型图或者小提琴图绘制 6 多分类多字段箱型图或者小提琴图绘制
Python 绘图进阶之小提琴图：探索数据分布与多样性
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08-13 2647
在数据分析和可视化中，了解数据的分布是至关重要的。除了常用的箱线图外，小提琴图（Violin Plot）提供了一种更具信息量的可视化方法，它结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够展示数据分布的形状、集中趋势以及数据的多样性。本文将带你深入探索如何使用 Python 绘制小提琴图，并通过实例理解它在数据分析中的独特价值。
Python绘图-8小提琴图
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02-29 3278
小提琴图（Violin Plot）是一种用于显示数据分布及其概率密度的图表，结合了箱形图和密度图的特征，用于展示多组数据的分布状态以及概率密度。
python统计分析——小提琴图（plt.violinplot）
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01-12 1946
（1）dataset，需要做的图数据集。
读文献先读图：小提琴图怎么看？
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04-24 482
小提琴图（Violin Plot），是一种集成了箱线图和核密度图特征的数据可视化图形，用于展示多组数据的分布情况和概率密度。1.显示数据分布：小提琴图能够清晰地展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等统计信息。通过小提琴形状的宽度和高度，可以直观地比较不同组或条件下数据的分布差异。3.异常值检测：在小提琴图中，可以观察到小提琴外部的离散数据点，这些数据点往往表示数据中的异常值。2.比较多组数据：将不同基因在不同组织中的表达水平用小提琴图展示，以便研究它们的表达模式是否有显著差异。
python统计分析——小提琴图（sns.violinplot）
maizeman126的博客
01-13 3414
（1）data=None，就是数据源。（2）x=None, y=None，如果不指定x和y，则以整列数据绘制一个小提琴；如果制定了x和y，则会按照分类型数据对数值型数据进行分组，来绘制小提琴。
【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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07-04 1669
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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数据来源于天池赛题：零基础入门数据挖掘 – 二手车交易价格预测 地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX 目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解读 一、原理介绍 小提琴图（violin plot）顾名思义，就是外形像小提琴的一种图。这种图用来显示数据的分布和概率密度，可以看成是箱线图和密度图的结合。小提琴图的中间部分反映箱线图的信息，图的两侧反映出密度图的信息。小提琴图常用于建模前的EDA数据探索性分析环节。 下
箱型图和小提琴图基本使用和解释
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综上所述，箱型图和小提琴图都用于比较不同性别学生的成绩分布，但它们提供了不同层次的信息。：箱型图中的小圆点或星号表示可能存在的异常值，即与数据的中心足够远的数据点。在比较箱型图和小提琴图时，箱型图更适合查看数据的总体分布和异常值，而小提琴图提供了更详细的分布信息和密度估计。箱型图和小提琴图都是数据可视化工具，用于展示数据的分布情况和统计信息，尤其是在比较不同组或变量之间的数据分布时非常有用。：小提琴图的宽度在不同数据值上变化，反映了在该位置上的数据密度。：箱型图中的水平线表示数据的中位数，即数据的中间值。
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文章目录四、实例4.1 Plotly Express 的小提琴图4.1.1 Plotly Express 的基本小提琴图4.1.2 带框和数据点的小提琴图4.1.3 多个小提琴图4.1.4 叠加的小提琴图4.2 graph_objects的小提琴图4.2.1 基本小提琴图4.2.2 多条小提琴迹线4.2.3 分组小提琴图4.2.4 分裂小提琴图4.2.5 高级小提琴图4.2.6 脊线图4.2.7 只有点的小提琴图4.2.8 Dash中的应用 四、实例 4.1 Plotly Express 的小提琴图 小提琴
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### Python 中使用 Matplotlib 和 Seaborn 设置小提琴图和箱型图的颜色 在 Python 数据可视化库中，Matplotlib 和 Seaborn 提供了多种方法来定制图表的颜色方案。对于小提琴图和箱型图而言，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和内部的箱形图），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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