用于数据分析的小提琴图

小提琴图（violin plot）是一种常用的数据可视化方式，更适用于表现数据分布情况的一种图形，它能够同时展示数据的分布情况、密度曲线和箱线图等信息。

安装

在Python中，有很多画小提琴图的库，常用的有Seaborn、Matplotlib等，其中Seaborn比较受欢迎。你可以在终端中使用pip来安装Seaborn，命令如下：

pip install seaborn

绘制

下面是一段绘制小提琴图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="whitegrid")

# 加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制小提琴图
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, palette="Set2", split=True, scale="count")

plt.show()

解析

• sns.set(style="whitegrid")：设置画布的风格，这里我们选择了whitegrid。
• tips = sns.load_dataset("tips")：加载数据，这里我们使用Seaborn自带的tips数据集。
• ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, palette="Set2", split=True, scale="count")：绘制小提琴图，其中各个参数含义如下：
  • x：指定X轴所使用的数据，这里是天数（day）。
  • y：指定Y轴所使用的数据，这里是账单总额（total_bill）。
  • hue：根据性别（sex）来分组，使用不同的颜色表示。
  • data：使用的数据集。
  • palette：颜色主题设置，这里我们使用Seaborn自带的Set2。
  • split：是否将小提琴图分为两半。
  • scale：确定小提琴图的大小，可以选择area,width,count，这里我们使用count。

结论

小提琴图适用于展示数据的分布状况，利用它可以更直观地比较不同组别之间的数据，也能够同时展示数据的密度曲线和箱线图等信息，更有效地表达数据的分布情况。