小提琴图python,python绘制小提琴图

　　数据来自天池竞赛：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测。

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　　目录、原理介绍、代码实现、结果解释、原理介绍

　　小提琴情节，顾名思义，是一种看起来像小提琴的情节。这个图用来表示数据的分布和概率密度，可以看作是箱线图和密度图的结合。小提琴图的中间部分反映了盒图的信息，图的两边反映了密度图的信息。小提琴图常用于建模前对EDA数据的探索性分析。

　　对以下小提琴图中反映的信息进行总结：

　　分布小提琴图中间的粗黑条用于显示四分位数。粗黑条中间的白点代表中位数，粗条的上下边缘分别代表上四分位数和下四分位数。四分位数的值可以通过边缘位置对应的Y轴的值看出。从粗黑条延伸的细黑线表示95%的置信区间。概率信息你可以从小提琴图的形状看到任意位置的数据密度，小提琴图其实是一个旋转了90度的密度图。小提琴越宽，密度越高。可以显示多个数据峰值。二。代码实现#加载所需的模块导入警告警告。过滤警告( ignore )导入熊猫as PD导入numpy as NP导入matplotlib.py plot as PLT导入seaborn as SNS #导入数据train _ data=PD . read _ CSV( f:/data/used _ car _ train _ 2020 03 13 . CSV ，Sep=) train _ data [gearbox]。value _ counts () # Count分类变量的类别#后面会研究不同类型的变速箱对应价格的区别x=train _ data [变速箱] y=train _ data [价格] # Price 针对目标变量#绘制violin graph sns.violinplot (x=x，y=y，data=train _ data) #在sns中。ViolinPlot，x是类别变量，y是数值变量，data用于指定数据集。运行代码后，可以得到小提琴图。

　　三。结果解读从上面的小提琴图可以看出，不同变速箱品类对应的二手车价格是不一样的。变速箱类别为1时，车价相对较高。在建模过程中，往往这个差异较大的变量建模效果更好，因此可以初步选择齿轮箱作为后期模型的输入变量。从分布来看，普莱斯极度右倾。因为目标变量不符合正态分布，所以需要在回归前进行转换。常用的转换方法有取对数法和拟合无界调和谷物分布法。

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