python弹钢琴,python 钢琴

　　简介

　　小提琴图用于显示多组数据的分布状态和概率密度。它类似于一个方框图，但它可以在密度级别更好地显示。小提琴图尤其适用于数据量过大，无法一一显示的情况。python中的seaborn包可以很轻松的画小提琴图。

　　参数

　　小提琴的每个位置对应参数，中间的是箱线图数据，25%，50%，75%位置，细线区间是95%置信区间。

　　Seaborn实现小提琴绘画。

　　单变量数据

　　如果只有一个变量，使用箱线图会很好，但也可以使用小提琴图。

　　将seaborn作为sns导入

　　sns.set(color_codes=True)

　　sns.set_style(white )

　　df=sns.load_dataset(iris )

　　SNS . violin plot(y=df[ sepal _ length ])

　　单变量数据多组

　　当有多组数据时，分组用于比较。

　　将seaborn作为sns导入

　　sns.set(color_codes=True)

　　sns.set_style(white )

　　df=sns.load_dataset(iris )

　　sns.violinplot( x=df[物种]，y=df[萼片_长度])

　　#sns.plt.show()

　　多元比较

　　violin比较多个变量也很方便。这里，前四个变量用于比较。

　　将seaborn作为sns导入

　　sns.set(color_codes=True)

　　sns.set_style(white )

　　df=sns.load_dataset(iris )

　　sns.violinplot(data=df.iloc[:0:4])

　　#sns.plt.show()

　　摘要

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。