Seaborn violinplot()：绘制小提琴图（附带实例）

小提琴图主要用于展示数据的分布形状，它结合了箱形图和核密度图的特征，小提琴图中的粗黑线表示四分数范围，延伸的细线表示 95% 的置信区间，白点表示中位线。

在 Seaborn 中，可以使用 violinplot() 函数创建小提琴图。

分析下面的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置全局中文字体为宋体
sns.set_style({'font.sans-serif': 'SimSun'})
# 数据定义：月份 1~6 及其对应数量
month  = range(1, 7)
counts = [20, 50, 90, 60, 30, 70]
# 将数据封装成字典，便于 seaborn 读取
data = dict(zip(['月份', '数量'], [month, counts]))
# 绘制小提琴图，纵轴为“数量”
sns.violinplot(data=data, y='数量')
# 显示图形
plt.show()

将创建如下图所示的小提琴图：


分析下面的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置全局中文字体为宋体
sns.set_style({'font.sans-serif': 'SimSun'})
# 原始数据：月份与对应数量
month  = [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
counts = [20, 30, 70, 50, 90, 60, 70, 10, 30, 20, 50, 30]
# 构造标题与数据字典
title = ['月份', '数量']
data  = dict(zip(title, [month, counts]))
# 绘制小提琴图：横轴为月份，纵轴为数量
sns.violinplot(data=data, x='月份', y='数量')
# 显示图形
plt.show()

将为多组数据创建小提琴图，如下图所示：