pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

本篇文章帮大家学习Matplotlib提琴图，包含了Matplotlib提琴图使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项，有一定的学习价值，大家可以用来参考。

小提琴图类似于箱形图，除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框，如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。

小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上，虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量，但小提琴图显示了数据的完整分布。

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(10)

collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 200)

collectn_2 = np.random.normal(80, 30, 200)

collectn_3 = np.random.normal(90, 20, 200)

collectn_4 = np.random.normal(70, 25, 200)

## combine these different collections into a list

data_to_plot = [collectn_1, collectn_2, collectn_3, collectn_4]

# Create a figure instance

fig = plt.figure()

# Create an axes instance

ax = fig.add_axes([0,0,1,1])

# Create the boxplot

bp = ax.violinplot(data_to_plot)

plt.show()

执行上面示例代码，得到以下结果：