http://blog.bharatbhole.com/creating-boxplots-with-matplotlib/http://blog.topspeedsnail.com/archives/7374. Python 中用 matplotlib 绘制盒状图（Boxplots）和小提琴图（Violinplots）简单的盒状图 123456789101112131415
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2023-05-26 21:54:09
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目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解读 一、原理介绍小提琴图（violin plot）顾名思义，就是外形像小提琴的一种图。这种图用来显示数据的分布和概率密度，可以看成是箱线图和密度图的结合。小提琴图的中间部分反映箱线图的信息，图的两侧反映出密度图的信息。小提琴图常用于建模前的EDA数据探索性分析环节。 下面对小提琴图所反映的信息做一个总结：分布信息小提琴图中间的黑色粗条用来显示四分位数。黑色粗
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2023-08-22 11:07:04
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在数据分布展示时，可使用箱线图和小提琴图，相对箱线图，小提琴图可展示出数据分布的轮廓情况，关于SPSSAU中箱线图和小提琴图的说明分别如下：分析来源于SPSSAU分析来源于SPSSAU箱线图时，其目的更多在于查看数据的分布，以及是否有异常值；如果数据超过上限数值，也或者小于下限数值，那么就为异常值。与此同时，箱线图可直观展示数据分布情况，比如最集中的最中间50%数据（即25%分位数 ~ 75%分位
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2023-10-18 17:14:39
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# Python小提琴图
> 本文将为大家介绍Python的小提琴图（Violin Plot），包括小提琴图的定义、用途以及如何使用Python绘制小提琴图的示例代码。
## 1. 小提琴图的定义
小提琴图是一种用于可视化数值数据分布的图表类型。它结合了箱线图和核密度估计图的特点，通过展示数据的分布形状以及中位数、四分位点等统计指标，帮助我们更好地理解数据的分布情况。
小提琴图通常由两部分
原创
2023-08-30 04:24:10
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# Python小提琴图科普文章
## 前言
数据可视化是数据分析和数据科学中非常重要的一环。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多用于数据可视化的库。其中，matplotlib是最常用的库之一，提供了丰富的绘图工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制小提琴图（violin plot），并详细解释其原理和应用场景。
## 什么是小提琴图？
小提琴图是一种用于可视化定量数据分
原创
2023-08-20 04:01:41
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seaborn画小提琴图简单，但缺乏自定义能力，画出来的图实在是不好看matplotlib默认小提琴图不符合论文规范，官网提供了符合规范的图的画法，可调整性好但是代码实在是有装逼犯的嫌疑，难懂难用难调整我好不容易调好代码，3天之后就忘了那坨代码具体干了啥，需求一变，重新开始。。。所以我干脆按官网的原理做了个简化版，把奇奇怪怪没必要的操作全换了，调起来舒心很多，还封装了一个函数，方便调用用了循环，不
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2024-04-11 12:51:28
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Hello，大家好，我是程序汪小陈~今天向大家分享的是如何用Python matplotlib 绘制提琴图表示数据分布情况首先，我们学习matplotlib.pyplot.violinplot绘制提琴图相关属性学习，Let's go~1. 提琴图概述什么是提琴图？提琴图是外形类似提琴，具有箱型图和密度图的特征提琴图是用来显示数据分布和出现概率的密度提琴图同展示一组数据的中位数、四分位数范围、密度、
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2023-08-01 17:28:24
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文章目录四、实例4.1 Plotly Express 的小提琴图4.1.1 Plotly Express 的基本小提琴图4.1.2 带框和数据点的小提琴图4.1.3 多个小提琴图4.1.4 叠加的小提琴图4.2 graph_objects的小提琴图4.2.1 基本小提琴图4.2.2 多条小提琴迹线4.2.3 分组小提琴图4.2.4 分裂小提琴图4.2.5 高级小提琴图4.2.6 脊线图4.2.7
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2023-11-02 10:10:19
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# 小提琴图与数据可视化：使用Python的探索
数据可视化是一种强有力的工具，能够帮助我们更好地理解和展示数据。小提琴图（Violin Plot）是一种结合了箱线图和密度图的可视化方式，可以有效展现数据的分布情况。本文将详细介绍小提琴图，特别是在Python中的实现，同时我们还会使用饼状图和类图来插入一些基础知识。
## 小提琴图的定义
小提琴图是一种用于展示数值型数据分布的图表，它既能显
原创
2024-10-09 03:53:36
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、Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。这里的难点是我想完成小提亲图的hue分类，这一点必须在seaborn库的violinplot函数中，将hue设置为你想要作
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2023-05-29 16:42:45
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In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
In [3]:
tips = sns.load_dataset("tips")
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2024-04-28 17:33:29
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原标题：不会编程，也可以画小提琴图啦！在展示多个基因的差异表达时，我们常会用到火山图、热图、曼哈顿图等进行结果的统计与可视化，非常高大上。但对于少数几个基因的话一般用什么来展示其表达差异呢，也有多种办法，比如箱线图，柱状图等。小提琴图是箱线图与核密度图的结合，因其形态类似小提琴而得名，可展示任意位置的基因丰度。2016年一篇AML遗传异质性文章中用小提琴图展示启动子epiallele对基因转录表达
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2024-01-01 18:23:25
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第一章 琴类作品1.3 小提琴开发 小提琴广泛流传于世界各国，是现代管弦乐队弦乐组中最主要的乐器。它在器乐中占非常重要的地位，是现代交响乐队的支柱，也是具有高难度演奏技巧的独奏乐器，与钢琴、古典吉他并称为世界三大乐器。小提琴（意大利文：Il violino ）是一种弦乐器。总共有四根弦。靠弦和弓摩擦发出声音。所以现实的小提琴需要上松香和调音，是一个不好上手的乐器，用手机模拟小提
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2024-01-26 10:42:53
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绘制Python小提琴图的方法
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作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python绘制小提琴图。小提琴图是一种用于可视化数据分布的图表，特别适用于比较多个分组或类别之间的数据分布情况。下面是绘制小提琴图的步骤以及每一步所需要的代码和注释。
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## 步骤一：准备数据
在绘制小提琴图之前，首先需要准备数据。你可以使用Pandas库读取数据，并将其转换为适合绘制小提琴图的格式
原创
2023-12-31 07:38:44
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# Python小提琴图配色
在数据可视化领域，小提琴图是一种常用的图表类型，它能够展示数据的分布情况，并且可以用来比较不同组数据的差异。在Python中，我们可以使用Seaborn库来绘制小提琴图，并且可以通过设置配色方案来美化图表，使得图表更加清晰和美观。
## Seaborn库介绍
Seaborn是建立在matplotlib之上的Python数据可视化库，它提供了更高级别的接口，让我们
原创
2024-04-28 04:32:16
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实现"小提琴图 python seaborn"的步骤
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**1. 引言**
小提琴图（violin plot）是一种常用于展示数值数据分布的图表类型。它可以同时显示数据的分布情况、中位数、四分位数和异常值等信息，帮助我们更好地理解数据。在Python中，seaborn是一种功能强大的数据可视化库，可以用来绘制各种各样的统计图表，包括小提琴图。本文将教会你如何使用seaborn库绘制小提琴
原创
2024-01-09 09:38:26
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# Python小提琴图 legend
在数据可视化领域，小提琴图是一种常用的统计图表，用于展示不同类别之间的分布情况。小提琴图通过展示数据的密度估计，可以直观地比较不同类别的数据分布情况，帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制小提琴图，并通过添加legend来标识不同类别的数据，让图表更加易于理解。
## 小提琴图简介
小提琴图是
原创
2024-07-07 04:37:44
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# 用 Python 绘制小提琴图：LaTeX 与 Labels 的完美结合
在数据可视化中，小提琴图是一种非常有用的图表，主要用于展示数据的分布情况与其概率密度。与传统的箱线图不同，小提琴图能够提供更多的信息，例如数据的多峰性。本文将通过 Python 中的 Seaborn 库来实现小提琴图的绘制，并分享一些关于 labels 的实用技巧，以帮助你更好地理解数据。
## 1. 小提琴图的基本
原创
2024-08-26 03:40:19
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# Python Seaborn 小提琴图
## 引言
数据可视化是数据科学中非常重要的一部分。它有助于我们理解数据的分布、趋势和模式，从而得出有用的结论。Python中有许多强大的数据可视化库，其中Seaborn是其中之一。Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库，提供了一些高级的绘图功能，并且非常适合处理统计数据。
本文将介绍Seaborn中的小提琴图（Violi
原创
2023-08-20 04:22:00
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数据格式是这样的。数据第A列是病人ID，B~E列是临床信息，其他列是病人的RNAseq数据。你可以保存副本导出，然后自己读入。library(ggplot2)
library(grid)
library(RColorBrewer)
library(dplyr)
library(SuppDists) #提供rJohnson()函数data <- read.csv("BioInfoNotesDa
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2023-08-28 14:19:27
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