Violin plot - 360文档中心

plot用法

plot用法Plot是一种在数据可视化和数据分析中广泛使用的工具。

它可以将数据以图形的形式呈现出来，帮助我们更好地理解和分析数据。

在本文中，我们将深入探讨plot的用法。

1. Plot的安装首先，我们需要安装plot。

在Python中，有很多库可以用于绘图，如matplotlib、seaborn等。

这些库都可以通过pip命令进行安装。

例如，要安装matplotlib库，可以在命令行中输入以下命令：```pip install matplotlib```2. Plot基础知识在使用plot之前，需要了解一些基础知识。

（1）图形类型plot支持各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图等。

（2）坐标系plot使用二维坐标系来绘制图形。

其中x轴表示一个变量，y轴表示另一个变量。

（3）数据格式plot需要输入一组或多组数据来绘制图形。

通常情况下，每组数据都是一个列表或数组。

3. Plot常见用法（1）线图线图是最常见的一种图形类型。

它通常用于显示连续变量之间的关系。

以下是一个简单的例子：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0, 10, 0.1)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()```这段代码将生成一个sin函数的图形。

（2）散点图散点图通常用于显示两个变量之间的关系。

以下是一个简单的例子：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.random.randn(100)y = np.random.randn(100)plt.scatter(x, y)plt.show()```这段代码将生成一个随机散点图。

（3）柱状图柱状图通常用于显示不同类别之间的比较。

以下是一个简单的例子：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = ['A', 'B', 'C', 'D']y = [10, 20, 30, 40]plt.bar(x, y)plt.show()```这段代码将生成一个简单的柱状图。

seaborn 参数

seaborn 参数（原创实用版）目录1.Seaborn 简介2.Seaborn 参数的分类3.Seaborn 参数的具体使用方法4.Seaborn 参数的示例5.总结正文1.Seaborn 简介Seaborn 是一个 Python 库，用于创建美观的统计数据可视化。

Seaborn 的设计目标是方便用户快速制作出专业水平的统计图表，并且能够方便地集成到其他数据分析流程中。

Seaborn 基于 Matplotlib 库，因此可以使用 Matplotlib 的所有功能。

2.Seaborn 参数的分类Seaborn 参数主要分为以下几类：- 图形参数：用于控制图形的样式、颜色、线型等。

- 统计参数：用于控制统计数据的显示方式，例如均值、标准差等。

- 标签参数：用于控制图表的标签、标题等。

- 分格参数：用于控制图表的分格方式，例如行列分格、网格线等。

- 其他参数：包括一些其他控制图表显示的参数，例如图例、颜色映射等。

3.Seaborn 参数的具体使用方法Seaborn 参数的具体使用方法如下：- 使用 seaborn.plot() 函数创建图形，并传递所需的参数。

- 使用 seaborn.lineplot() 函数创建线图，并传递所需的参数。

- 使用 seaborn.barplot() 函数创建柱状图，并传递所需的参数。

- 使用 seaborn.scatterplot() 函数创建散点图，并传递所需的参数。

- 使用 seaborn.boxplot() 函数创建箱线图，并传递所需的参数。

- 使用 seaborn.violinplot() 函数创建小提琴图，并传递所需的参数。

4.Seaborn 参数的示例以下是一个 Seaborn 参数的示例：```pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# 使用 seaborn.plot() 函数创建图形sns.plot(x, y, color="blue", linewidth=2, label="Sine Wave") # 使用 seaborn.lineplot() 函数创建线图sns.lineplot(x, y, color="red", linewidth=2, label="Sine Wave")# 使用 seaborn.barplot() 函数创建柱状图sns.barplot(x, y, color="green", linewidth=2, label="Sine Wave")# 使用 seaborn.scatterplot() 函数创建散点图sns.scatterplot(x, y, color="yellow", linewidth=2,label="Sine Wave")# 使用 seaborn.boxplot() 函数创建箱线图sns.boxplot(x, y, color="orange", linewidth=2, label="Sine Wave")# 使用 seaborn.violinplot() 函数创建小提琴图sns.violinplot(x, y, color="purple", linewidth=2, label="Sine Wave")# 显示图形plt.show()```5.总结Seaborn 参数是 Seaborn 库中用于控制图形样式、颜色、线型等的关键部分。

R语言绘图技巧导出高清图方法

R语⾔绘图技巧导出⾼清图⽅法
上⼀次⼩仙同学分享了 facet violin plot的画法，最后还卖了个关⼦，给⼤家留了个悬念。

科研⽂章的插图通常要求⽐较⾼，不仅要精准地展⽰出数据，选对图表类型，还需要简洁优美（?翻译成⼈话就是，同样的数据能不能多“卖”⼏分，就看图够不够⾼⼤上啦）。

⼩仙同学在画图的时候遇到的⼀个问题就是，RStudio直接导出的图，怎么这么不清晰？为什么教程⾥别⼈的图都那么清晰呢？这时候可能就有同学就会说，这还不简单，直接导出⽮量图不就可以了吗？
我们来看下，RStudio可以导出的图⽚格式有这么⼏种，⼩仙同学已经做过⼩⽩⿏替⼤家试了⼀遍，最合适的格式是EPS（其中⼩仙同学踩过好多坑，emf、svg、tiff、pdf都试过了，这⼏种格式的缺点各不同，总的来说，EPS最能满⾜我的需求，⾼清且易调整）。

我们先来看下导出的png图
对哦，⼩仙同学忘记告诉⼤家了，EPS格式的图可以⽤Adobe illustrator打开、编辑。

打开之后⿏标点⼀下就是下图这个样⼦，点击⿏标右键，选择取消编组
取消编组之后，这张图表⾥的元素就可以任意移动啦（这⾥请注意，有⼀些元素还是会是以组合的⽅式出现的，这时点击⿏标右键，选择释放剪切蒙版就可以啦）。

⼩仙同学把不想要的元素移⾛以后，然后导出tiff或者png就可以啦，放⼤图形也不会出现上图那种锯齿状的曲线。

好啦，今天⼩仙同学的分享就到这⾥啦。

RStudio导出EPS并在AI⾥编辑，就可以得到⾼清的图⽚啦，⽽且还可以任意编辑哦!更新⼀下，导出的pdf⽂件，也可以⽤AI打开进⾏类似的编辑，⽀持带有透明度的图⽚。

更多关于R语⾔导出⾼清图的资料请关注其它相关⽂章！。

violinplot函数

violinplot函数一、介绍violinplot函数是Python中的一个数据可视化函数，用于绘制小提琴图。

小提琴图是一种基于箱形图和核密度估计的数据可视化方法，可以更全面地展示数据的分布情况。

二、函数原型seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box',split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None,color=None, palette=None, saturation=0.75)三、参数说明1. x：x轴变量，可以是数值或分类变量。

2. y：y轴变量，必须是数值变量。

3. hue：用于分类的变量，可以将不同类别的数据用不同颜色表示。

4. data：用于绘制小提琴图的数据集。

5. order：x轴变量的排序方式。

6. hue_order：hue变量的排序方式。

7. bw：核密度估计中使用的带宽大小，默认为'scott'方法。

8. cut：核密度估计时截断尾部区域，默认为2.9. scale：控制小提琴图宽度和面积比例，默认为'area'，即面积相等。

10. scale_hue：是否对hue进行缩放，默认为True.11. gridsize：控制核密度估计的精度，默认为100.12. width：小提琴图的宽度。

13. inner：小提琴图内部显示的内容，可以为'box','quartile','point'等。

14. split：是否将hue变量分开绘制，默认为False.15. dodge：是否对hue变量进行分离，默认为True.16. orient：小提琴图方向，可以为'v'(默认)或'h'。

R语言的“beanplot”包说明书

Package‘beanplot’October12,2022Type PackageTitle Visualization via Beanplots(Like Boxplot/Stripchart/ViolinPlot)Version1.3.1Date2022-04-09Author Peter KampstraMaintainer Peter Kampstra<*********************>Description Plots univariate comparison graphs,an alternative toboxplot/stripchart/violin plot.Suggests vioplot,latticeLicense GPL-2NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2022-04-0907:22:29UTCR topics documented:beanplot-package (1)beanplot (2)Index7 beanplot-package Visualization via Beanplots(like Boxplot/Stripchart/Violin PlotDescriptionPlots univariate comparison graphs,alternative to boxplot/stripchart/violin plotDetails1Package:beanplotType:PackageVersion: 1.3.1Date:2022-04-09License:GPL-2The function beanplot does all the work.Author(s)Peter Kampstra<*********************>ReferencesKampstra,P.(2008)Beanplot:A Boxplot Alternative for Visual Comparison of Distributions.Jour-nal of Statistical Software,Code Snippets,28(1),1-9.doi:10.18637/jss.v028.c01See Alsographics vioplotExamplesbeanplot(rnorm(100),runif(100))if(interactive())vignette("beanplot",package="beanplot")beanplot Beanplot:A Boxplot/Stripchart/Vioplot AlternativeDescriptionPlots beans to compare the distributions of different groups;it draws one bean per group of data.A bean consists of a one-dimensional scatter plot,its distribution as a density shape and an average line for the distribution.Next to that,an overall average for the whole plot is drawn per default.Usagebeanplot(...,bw="SJ-dpi",kernel="gaussian",cut=3,cutmin=-Inf, cutmax=Inf,grownage=10,what=c(TRUE,TRUE,TRUE,TRUE),add=FALSE,col,axes=TRUE,log="auto",handlelog=NA,ll=0.16,wd=NA,maxwidth=0.8,maxstripline=0.96,method="stack",names,overallline="mean",beanlines=overallline,horizontal=FALSE,side="no",jitter=NULL,beanlinewd=2,frame.plot=axes,border=NULL,innerborder=NA,at=NULL,boxwex=1,ylim=NULL,xlim=NULL,s=NA)Arguments...data which to perform the beanplot on.This data can consist of dataframes, vectors and/or formulas.For each formula,a dataset can be speciﬁed withdata=[dataset],and a subset can be speciﬁed with subset=[subset].If subset/dataarguments are passed,but there are not enough subset/data arguments,they arereused.Additionally,na.action,drop.unused.levels and xlev can be passed tomodel.frame in the same way.Also,parameters for axis and title can bepassed.bw the bandwidth(method)being used,used by density.In case of a method,the average computed bandwidth is used.kernel see density.cut the beans are cut beyond cut*bwcutmin the low-ends of the beans are cut below mincut*bw.Defaults to cut.cutmax the high-ends of the beans are cut beyond maxcut*bw.Defaults to cut.grownage the width of a bean grows linearly with the count of points,until grownage is reached.what a vector of four booleans describing what to plot.In the following order,these booleans stand for the total average line,the beans,the bean average,and thebeanlines.For example,what=c(0,0,0,1)produces a stripchart add if true,do not start a new plotcol the colors to be used.A vector of up to four colors can be used.In the following order,these colors stand for the area of the beans(without the border,use borderfor that color),the lines inside the bean,the lines outside the bean,and theaverage line per bean.Transparent colors are supported.col can be a list ofcolor vectors,the vectors are then used per bean,and reused if necessary.axes if false,no axes are drawn.log use log="y"or log=""to force a log-axis.In case of log="auto",a log-transformation is used if appropriatehandlelog if handlelog then all the calculations are done using a log-scale.By default this is determined using the log parameter.ll the length of the beanline per point found.wd the linear transformation that determines the width of the beans.By default determined using maxwidth,and returned.maxwidth the maximum width of a bean.maxstripline the maximum length of a beanline.method the method used when two points on a bean are the same."stack","overplot"and"jitter"are supported.names a vector of names for the groups.overallline the method used for determining the overall line.Defaults to"mean","median"is also supported.beanlines the method used for determining the average bean line(s).Defaults to"mean", "median"and"quantiles"are also supported.horizontal if true,the beanplot is horizontalside the side on which the beans are plot.Default is"no",for symmetric beans."first","second"and"both"are also supported.jitter passed to jitter as amount in case of method="jitter".beanlinewd the width used for the average bean lineframe.plot if true,plots a frame.border the color for the border around a bean.NULL for par("fg"),NA for no border.If border is a vector,it speciﬁes the color per bean,and colors are reused ifnecessary.innerborder a color(vector)for the border inside the bean(s).Especially useful if side="both".Use NA for no inner border.Colors are reused if necessary.The inner border isdrawn as the last step in the drawing process.at the positions at which a bean should be drawn.boxwex a scale factor applied to all patible with boxplot.ylim the range to plot.xlim the range to plot the beans at.s if true,plots the names as axis labelsDetailsUse the"what"parameter to omit certain parts from drawing.Most parameters are compatible with boxplot and stripchart.For compatibility,arguments with the name"formula"or"x"are used as data.However,data or formulas do not need to be named"x"or"formula".The function handles (combinations of)dataframes,vectors and/or formulas.Valuebw the bandwidth(bw)used.wd the bean width(wd)used.names a vector of names for the groups.stats a vector of statistics calculated for the beanlines.overall statistic calculated for the overall line.log log axis that was selected.ylim ylim that was used.xlim xlim that was used.NoteIn case of more than5000values per bean,the autodetection of the log parameter is approximated.In such cases,use log=""or log="y".Also,the what parameter can help to omit parts that are not useful in certain plots,and take time to draw.Author(s)Peter Kampstra<*********************>ReferencesKampstra,P.(2008)Beanplot:A Boxplot Alternative for Visual Comparison of Distributions.Jour-nal of Statistical Software,Code Snippets,28(1),1-9.doi:10.18637/jss.v028.c01See Alsoboxplot,stripchart,density,rug,vioplot in package vioplotExamplesbeanplot(rnorm(22),rnorm(22),rnorm(22),main="Test!",rnorm(3))#mostly examples taken from boxplot:par(mfrow=c(1,2))boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="lightgray")beanplot(count~spray,data=InsectSprays,col="lightgray",border="grey",cutmin=0) boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="lightgray")beanplot(count~spray,data=InsectSprays,col="lightgray",border="grey", overallline="median")boxplot(decrease~treatment,data=OrchardSprays,log="y",col="bisque",ylim=c(1,200))beanplot(decrease~treatment,data=OrchardSprays,col="bisque",ylim=c(1,200))par(mfrow=c(2,1))mat<-cbind(Uni05=(1:100)/21,Norm=rnorm(100),T5=rt(100,df=5),Gam2=rgamma(100,shape=2))par(las=1)#all axis labels horizontalboxplot(data.frame(mat),main="boxplot(*,horizontal=TRUE)",horizontal=TRUE,ylim=c(-5,8))beanplot(data.frame(mat),main="beanplot(*,horizontal=TRUE)",horizontal=TRUE,ylim=c(-5,8))par(mfrow=c(1,2))boxplot(len~dose,data=ToothGrowth,boxwex=0.25,at=1:3-0.2,subset=supp=="VC",col="yellow",main="Guinea Pigs Tooth Growth",xlab="Vitamin C dose mg",ylab="tooth length",ylim=c(-1,40),yaxs="i")boxplot(len~dose,data=ToothGrowth,add=TRUE,boxwex=0.25,at=1:3+0.2,subset=supp=="OJ",col="orange")legend("bottomright",bty="n",c("Ascorbic acid","Orange juice"),fill=c("yellow","orange"))allplot<-beanplot(len~dose+supp,data=ToothGrowth,what=c(TRUE,FALSE,FALSE,FALSE),s=FALSE,ylim=c(-1,40),yaxs="i") beanplot(len~dose,data=ToothGrowth,add=TRUE,boxwex=0.6,at=1:3*2-0.9,subset=supp=="VC",col="yellow",border="yellow2",main="Guinea Pigs Tooth Growth",xlab="Vitamin C dose mg",ylab="tooth length",ylim=c(3,40),yaxs="i",bw=allplot$bw,wd=allplot$wd,what=c(FALSE,TRUE,TRUE,TRUE)) beanplot(len~dose,data=ToothGrowth,add=TRUE,boxwex=0.6,at=1:3*2-0.1,subset=supp=="OJ",col="orange",border="darkorange",bw=allplot$bw,wd=allplot$wd,what=c(FALSE,TRUE,TRUE,TRUE)) legend("bottomright",bty="n",c("Ascorbic acid","Orange juice"), fill=c("yellow","orange"))par(mfrow=c(1,2))boxplot(len~dose,data=ToothGrowth,boxwex=0.25,at=1:3-0.2,subset=supp=="VC",col="yellow",main="Guinea Pigs Tooth Growth",xlab="Vitamin C dose mg",ylab="tooth length",ylim=c(-1,40),yaxs="i")boxplot(len~dose,data=ToothGrowth,add=TRUE,boxwex=0.25,at=1:3+0.2,subset=supp=="OJ",col="orange")legend("bottomright",bty="n",c("Ascorbic acid","Orange juice"), fill=c("yellow","orange"))beanplot(len~reorder(supp,len,mean)*dose,ToothGrowth,side="b",col=list("yellow","orange"),border=c("yellow2", "darkorange"),main="Guinea Pigs Tooth Growth",xlab="Vitamin C dose mg",ylab="tooth length",ylim=c(-1,40),yaxs="i")legend("bottomright",bty="n",c("Ascorbic acid","Orange juice"), fill=c("yellow","orange"))#Example with multiple vectors and/or formulaspar(mfrow=c(2,1))beanplot(list(all=ToothGrowth$len),len~supp,ToothGrowth,len~dose) title("Tooth growth length(beanplot)")#Trick using internal functions to do this with other functions:mboxplot<-function(...){graphics::boxplot(beanplot:::getgroupsfromarguments(),...)}mstripchart<-function(...,method="overplot",jitter=0.1,offset=1/3, vertical=TRUE,s,add=FALSE,at=NULL,xlim=NULL,ylim=NULL,ylab=NULL,xlab=NULL,dlab="",glab="",log="",pch=0,col=par("fg"),cex=par("cex"),axes=TRUE,frame.plot=axes){graphics::stripchart(beanplot:::getgroupsfromarguments(),method,jitter,offset,vertical,s,add,at,xlim,ylim,ylab,xlab,dlab,glab,log,pch,col,cex,axes,frame.plot)}mstripchart(list(all=ToothGrowth$len),len~supp,ToothGrowth,len~dose, xlim=c(0.5,6.5))title("Tooth growth length(stripchart)")Index∗hplotbeanplot,2∗packagebeanplot-package,1axis,3beanplot,2,2beanplot-package,1boxplot,4,5density,3,5graphics,2jitter,4model.frame,3rug,5stripchart,3–5title,3vioplot,2,57。

箱线图和小提琴图合在一起更好

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将箱子换成小提琴：geom_violin # Violin basic data %>% ggplot( aes(x=name, y=value, fill=name)) + geom_violin() + scale_fill_viridis(discrete = TRUE, alpha=0.6, option="A") + theme_ipsum() + theme( legend.position="none", plot.title = element_text(size=11) )+ ggtitle("Violin chart") + xlab("")
小提琴和箱线图还是放一起的好
# Libraries library(ggplot2) library(dplyr) library(hrbrthemes) library(viridis)
# create a dataset data <- data.frame( name=c( rep("A",500), rep("B",500), rep("B",500), rep("C",20), rep('D', 100) ), value=c( rnorm(500, 10, 5), rnorm(500, 13, 1), rnorm(500, 18, 1), rnorm(20, 25, 4), rnorm(100, 12, 1) ) )
# custom boxes color="blue", fill="blue", alpha=0.2,

matlab violinplot 参数

MATLAB 中的violinplot函数可以用来绘制核密度估计图，这是一种新型的非参数密度估计方法，能更真实地描绘数据的分布。

下面是violinplot的一些主要参数及其解释：1.Data: 这是您要绘制的数据。

它应该是一个向量或矩阵。

2.'Strings': 这是与数据点对应的类别标签。

3.'Color': 用于定义核密度估计的颜色。

4.'BandWidth': 定义了每个核的宽度。

较大的带宽会产生更平滑的密度估计，而较小的带宽会产生更精细的密度估计。

5.'InnerFences': 定义了密度估计内部的边界，这些边界表示数据的概率大于该值的区域。

6.'OuterFences': 定义了密度估计外部的边界，这些边界表示数据的概率小于该值的区域。

7.'ShowSummaryStats': 如果设置为true，则会显示每个分箱的摘要统计信息。

8.'PlotBands': 如果设置为true，则会在数据值上绘制条形图，表示核密度估计的概率。

9.'ScaleMethod': 定义了如何缩放条形图以适应轴的范围。

可以选择'auto'、'manual' 或'data'。

10.'Orientation': 定义了条形图的取向。

可以选择'horizontal' 或'vertical'。

11.'HandleSize': 定义了条形图手柄的大小。

12.'HandleLabel': 定义了条形图手柄上的标签。

13.'HandleColor': 定义了条形图手柄的颜色。

14.'HandleLineStyle': 定义了条形图手柄的线条样式。

violin小提琴的相关英文表达

Violin---a string instrument
The violin is a bowed string instrument with four strings usually tuned in perfect fifths. It is the smallest and highestpitched member of the violin family of string instruments, which also includes the viola and cello.
Chen Mei and electric violin
Musical styles
1 ，Classical music：Since the Baroque era, the violin has been one of the most important of all instruments.
An electric violin is a violin equipped with an electric signal output of its sound, and is generally considered to be a specially constructed instrument which can either be: 1，an electro-acoustic violin capable of producing both acoustic sound and electric signal 2，an electric violin capable of producing only electric siiccolò Paganini，1782－1840）亨里克· 维尼亚夫斯基（Henryk Wieniawski 1835 – 1880）莱奥波德· 奥尔（Leopold Auer 1845-1930）弗里茨· 克莱斯勒（Fritz Kreisler，1875—1962）乔治· 埃内斯库（Georges Enescu，1881—1955）亚沙· 海菲兹（Jascha Heifetz，1901—1987）大卫· 奥伊斯特拉赫（David Oistrach，1908—1974）耶胡迪· 梅纽因（Yehudi Menuhin，1916—1999）艾萨克· 斯特恩（Isaac Stern，1920—2001）约舍夫‧哈西德 (Josef Hassid，1923－1950) 列奥尼德· 柯岗（Leonid Kogan，1924—1982）米高· 拉宾 (Michael Rabin，1936—1972) 萨尔瓦托雷· 阿卡多（Salvatore Accardo，1941—）伊扎克· 帕尔曼（Itzhak Perlman，1945—）平夏斯· 祖克曼（Pinchas Zukerman，1948—）安娜-苏菲· 穆特 (Anne Sophie Mutter, 1963—）俞丽拿盛中国薛伟马思聪盛中国西崎崇子吕思清陈美林昭亮蔡佳龙（Chia-Long Tsai，1978—）黄蒙拉 (Mengla Huang, 1980—）李传韵 (Chuanyun Li, 1980—）吴迪 (Di Wu, 1987—）

plot的用法总结大全

plot的用法总结大全plot的意思n. 地基，基址图,(戏剧、小说等的)情节,一块地,测算表vt. 以图表画出，制图,密谋,把…分成小块,为(文学作品)设计情节vi. 设计作品情节,标示于图表上,密谋，暗中策划变形：过去式: plotted; 现在分词：plotting; 过去分词：plotted;plot用法plot可以用作动词plot的基本意思是“密谋”,指所采用极其危险的手段进行某一行动,参加策划的人可多可少,范围可大可小,但暗示有某人或某一群人将成为此行动的受害者,只用于贬义。

此时可接由名词、代词、动词不定式、带疑问词的不定式或从句作宾语。

plot也可表示为“把…分成小块”,引申可表示“绘制”,指根据要求仔细绘制的各部分区分明显、比例严格的图〔线〕,接名词或代词作宾语。

plot的过去式和过去分词均为plotted。

plot用作动词的用法例句They are plotting how to murder him.他们在密谋如何杀害他。

Those who plot and conspire will certainly come to no good end.搞阴谋诡计的人绝不会有好下场。

You can plot one or more data series in a chart.可以在图表中绘制一个或多个数据系列。

plot用法例句1、Sadly, the film is let down by an excessively simple plot.遗憾的是，过于简单的情节使得这部电影差强人意。

2、The Tories have lost the plot on law and order.保守党人在治安问题上不知所措。

3、Ackroyd worked out this whole plot with one objective in view.阿克罗伊德制订出这一整套秘密计划就是为了达到一个目的。

vlnplot 参数

vlnplot 参数vlnplot函数是Python中Matplotlib库的一个功能强大的函数之一，用于绘制Violin Plot（小提琴图），展示了数据的分布情况以及内部的统计指标。

Violin Plot结合了盒式图（box plot）和核密度估计图（kernel density plot）的特点，从而更加全面地描述了数据的分布特征。

该函数在绘制小提琴图时使用了以下一些参数，可以灵活地调整绘图结果，从而更好地呈现数据的特征和趋势。

1. x, y：这两个参数指定了小提琴图中的x轴和y轴的数据。

通常，x轴对应分类变量，而y轴则是数值变量。

2. hue：如果数据包含了一个分类变量，可以通过hue参数指定它。

这样，同一个分类变量下的不同取值会使用不同的颜色进行区分。

3. data：指定需要绘制小提琴图的数据集。

可以是Pandas的DataFrame或者类似数组的结构。

4. split：当hue参数存在时，可以使用split参数将小提琴图分成两半，以区分两个分类变量的取值。

5. inner：inner参数控制了小提琴图内部的样式。

可以选择显示或隐藏盒式图（box plot）、核密度估计图（kernel density plot）或小提琴图本身。

6. scale：scale参数可以选择小提琴图的缩放方式。

可以选择面积缩放（area），宽度缩放（width）或者无缩放（count）。

7. bw：bw参数用于调整核密度估计图的带宽。

较小的带宽会呈现更多的细节，较大的带宽则会平滑化曲线。

8. cut：cut参数可以限制小提琴图的取值范围。

超出取值范围的数据将被忽略。

9. scale_hue：当hue参数存在时，scale_hue参数可以调整颜色的饱和度。

10. gridsize：gridsize参数用于控制核密度估计图的平滑程度。

较小的值会呈现更多的细节，较大的值则会平滑化曲线。

11. width：width参数用于调整小提琴图的宽度。

plot的用法总结大全

plot的用法总结大全plot有地基，基址图方的意思。

那你们想知道plot的用法吗?今天给大家带来了plot的用法,希望能够帮助到大家，一起来学习吧。

plot的用法总结大全plot的意思n. 地基，基址图,(戏剧、小说等的)情节,一块地,测算表vt. 以图表画出，制图,密谋,把…分成小块,为(文学作品)设计情节vi. 设计作品情节,标示于图表上,密谋，暗中策划变形：过去式: plotted; 现在分词：plotting; 过去分词：plotted;plot用法plot可以用作动词plot的基本意思是“密谋”,指所采用极其危险的手段进行某一行动,参加策划的人可多可少,范围可大可小,但暗示有某人或某一群人将成为此行动的受害者,只用于贬义。

此时可接由名词、代词、动词不定式、带疑问词的不定式或从句作宾语。

plot也可表示为“把…分成小块”,引申可表示“绘制”,指根据要求仔细绘制的各部分区分明显、比例严格的图〔线〕,接名词或代词作宾语。

plot的过去式和过去分词均为plotted。

plot用作动词的用法例句They are plotting how to murder him.他们在密谋如何杀害他。

Those who plot and conspire will certainly come to no good end.搞阴谋诡计的人绝不会有好下场。

You can plot one or more data series in a chart.可以在图表中绘制一个或多个数据系列。

plot用法例句1、Sadly, the film is let down by an excessively simple plot.遗憾的是，过于简单的情节使得这部电影差强人意。

2、The Tories have lost the plot on law and order.保守党人在治安问题上不知所措。

3、Ackroyd worked out this whole plot with one objective in view.阿克罗伊德制订出这一整套秘密计划就是为了达到一个目的。

python seaborn violinplot 参数 -回复

python seaborn violinplot 参数-回复Python Seaborn是一个用于绘制统计图形的Python可视化库。

它是建立在Matplotlib之上的，并为数据可视化提供了更高级别的界面和更多样化的图形效果。

其中之一是violinplot，它用于以小提琴形式表示数据的分布情况。

本文将一步一步回答关于Python Seaborn violinplot的各个参数。

第一步是导入Seaborn和其他必要的库:pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt接下来，我们需要加载数据来绘制小提琴图。

对于本文的示例，我们将使用Seaborn自带的示例数据集："tips"。

加载数据的代码如下:pythontips = sns.load_dataset('tips')一旦我们加载了数据集，我们就可以开始探索violinplot函数的各种参数。

1. x和y参数:- x参数用于指定要在x轴上绘制的变量，而y参数用于指定要在y轴上绘制的变量。

- 这两个参数是可选的，如果未指定x和y，则数据将根据数据集的索引绘制。

2. hue参数:- hue参数用于根据指定的分类变量对数据进行分组。

- 例如，如果设置hue='sex'，则会按照性别对数据进行分组，并为每个小提琴添加不同颜色的标记。

3. data参数:- data参数用于指定要使用的数据集。

- 如果未指定此参数，则会使用之前加载的数据集。

4. split参数:- split参数用于在小提琴的一侧分割小提琴以显示具体的数据点。

- 可选值为"True"和"False"。

默认值为"False"。

- 设置split=True可以更清楚地看到数据点和小提琴的分布情况。

5. inner参数:- inner参数用于在小提琴图内部绘制具体的观测值。

seaborn violinplot saturation说明 -回复

seaborn violinplot saturation说明-回复seaborn是一种基于matplotlib的数据可视化库，它能够在Python编程环境中绘制出漂亮而有吸引力的图表。

其中之一的功能是绘制小提琴图（violin plot），它通常用于展示数值型变量在一个或多个分类变量下的分布情况。

在绘制小提琴图时，我们可以设置不同的参数来调整图表的外观和样式。

其中之一是饱和度（saturation）参数，它允许我们调整小提琴图的颜色饱和度。

本文将深入探讨seaborn中小提琴图的饱和度参数，以帮助读者了解其用法和影响。

首先，我们需要了解什么是饱和度。

在颜色学中，饱和度是指颜色的纯度或强度，它表示了颜色中存在的灰色成分的数量。

当饱和度较低时，颜色会变得较为暗淡和灰色，而当饱和度较高时，颜色则会变得更加鲜艳和强烈。

在seaborn的小提琴图中，我们可以使用`saturation`参数来调整小提琴的颜色饱和度。

该参数的取值范围为0到1，其中0表示完全不饱和（灰色），1表示完全饱和（鲜艳的颜色）。

默认情况下，`saturation`参数的值为0.75，表示小提琴的颜色饱和度为75。

现在让我们来看看如何在seaborn中使用`saturation`参数来绘制小提琴图。

首先，我们需要导入所需的库并加载数据集：pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集tips = sns.load_dataset("tips")接下来，我们可以使用`violinplot()`函数来绘制小提琴图，并通过`saturation`参数来设置颜色饱和度：python# 绘制小提琴图sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, saturation=0.5) plt.show()在上面的代码中，我们将`saturation`参数的值设置为0.5来降低小提琴的颜色饱和度。

seaborn violinplot saturation说明 -回复

seaborn violinplot saturation说明-回复Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种简单而强大的方式来创建各种统计图表。

其中之一便是violinplot（小提琴图），它展示了数据分布的核密度估计和盒图的组合信息。

在seaborn的violinplot函数中，有一个参数叫做saturation（饱和度）。

这个参数控制了小提琴图的颜色饱和度，它可以接受一个0到1之间的浮点数作为输入。

这个饱和度参数的具体含义以及它对小提琴图的效果有哪些影响呢？本文将一步一步回答这些问题。

第一步，我们首先来了解一下饱和度的概念。

在颜色学中，饱和度指的是一种颜色的纯度或者强度。

具有高饱和度的颜色表现出明亮、充满活力的特征，而低饱和度的颜色则相对暗淡和灰色。

因此，在seaborn的violinplot中，saturation参数用来控制小提琴图的颜色饱和度，从而影响其外观。

第二步，我们来看看saturation参数对小提琴图的具体影响。

为了演示这个效果，我们可以创建一个简单的数据集，并使用不同的饱和度值绘制小提琴图。

让我们开始吧：pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个数据集data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 不同饱和度的小提琴图sns.violinplot(data=data, saturation=0.2)plt.title('Low Saturation')plt.show()sns.violinplot(data=data, saturation=0.5)plt.title('Medium Saturation')plt.show()sns.violinplot(data=data, saturation=0.8)plt.title('High Saturation')plt.show()在上面的代码中，我们创建了一个简单的数据集，并使用不同的饱和度值绘制了三个小提琴图。

R语言学习-箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图）

R语⾔学习-箱线图（⼩提琴图、抖动图、区域散点图）箱线图箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布，⼜很漂亮的展⽰图。

在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使⽤箱线图的好处和⼀个在线绘制箱线图的⼯具。

就这样都可以发两篇Nature method，没天理，但也说明了箱线图的重要意义。

下⾯这张图展⽰了Bar plot、Box plot、Volin plot和Bean plot对数据分布的反应。

从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同；Box plot 可以看到数据分布的集中性不同；Violin plot和Bean plot展⽰的是数据真正的分布，尤其是对Biomodal数据的展⽰。

Box plot从下到上展⽰的是最⼩值，第⼀四分位数 (箱⼦的下边线)、中位数 (箱⼦中间的线)、第三四分位数 (箱⼦上边线)、最⼤值，具体解读看这⾥。

⼀步步解析箱线图绘制假设有这么⼀个基因表达矩阵，第⼀列为基因名字，后⾯⼏列为样品名字，想绘制下样品中基因表达的整体分布。

profile="Name;2cell_1;2cell_2;2cell_3;4cell_1;4cell_2;4cell_3;zygote_1;zygote_2;zygote_3A;4;6;7;3.2;5.2;5.6;2;4;3B;6;8;9;5.2;7.2;7.6;4;6;5C;8;10;11;7.2;9.2;9.6;6;8;7D;10;12;13;9.2;11.2;11.6;8;10;9E;12;14;15;11.2;13.2;13.6;10;12;11F;14;16;17;13.2;15.2;15.6;12;14;13G;15;17;18;14.2;16.2;16.6;13;15;14H;16;18;19;15.2;17.2;17.6;14;16;15I;17;19;20;16.2;18.2;18.6;15;17;16J;18;20;21;17.2;19.2;19.6;16;18;17L;19;21;22;18.2;20.2;20.6;17;19;18M;20;22;23;19.2;21.2;21.6;18;20;19N;21;23;24;20.2;22.2;22.6;19;21;20O;22;24;25;21.2;23.2;23.6;20;22;21"读⼊数据并转换为ggplot2需要的长数据表格式profile_text <- read.table(text=profile, header=T, s=1, quote="",sep=";", s=F)# 在melt时保留位置信息# melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式# 好好体会下这个格式，虽然多占⽤了不少空间，但是确实很⽅便library(ggplot2)library(reshape2)data_m <- melt(profile_text)head(data_m)variable value1 2cell_1 42 2cell_1 63 2cell_1 84 2cell_1 105 2cell_1 126 2cell_1 14像往常⼀样，就可以直接画图了。

violinplot函数

violinplot函数引言在数据可视化领域，violinplot函数是一种常用的工具，能够清晰地展示数据的分布情况。

在本文中，我们将详细介绍violinplot函数的使用方法和功能，以及如何优化数据可视化效果。

什么是violinplot函数violinplot函数是一种绘制小提琴图的函数，通过将数据分布和核密度估计结合起来，直观地展示数据的分布情况和统计信息。

小提琴图可以用于单个变量或多个变量的数据比较，帮助我们发现数据中的模式、异常和趋势。

使用violinplot函数的步骤使用violinplot函数主要分为以下几个步骤：步骤一：导入所需的库和数据在开始之前，我们需要导入所需的库和数据。

通常情况下，我们会使用Python的数据分析库，如matplotlib和seaborn。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 导入数据data = [1, 2, 3, 4, 5]步骤二：绘制图形绘制小提琴图的核心代码是调用violinplot函数，并传入相应的参数。

下面是一个简单的例子，绘制了一组数据的小提琴图。

# 绘制小提琴图sns.violinplot(y=data)plt.show()在这个例子中，我们使用了一维数据，将数据传递给violinplot函数的y参数。

这将绘制一条竖直方向上的小提琴图，展示数据的分布情况。

步骤三：自定义图形violinplot函数提供了多个参数，可以用于自定义图形的外观和样式。

以下是一些常用的参数：•x、y：数据的输入，用于指定绘图的数据。

•hue：指定一个变量用于绘制不同颜色的小提琴图。

•split：将小提琴图分裂为两部分，用于比较两个分类变量之间的差异。

•inner：内部表示法，可以选择显示核密度估计、盒图或其他统计信息。

•bw：控制核密度估计的带宽大小。

sns.violinplot(y=data, inner='box', split=True, bw=0.2)plt.show()这个例子中，我们指定了内部表示法为盒图，将小提琴图分裂为两部分，并设置核密度估计的带宽为0.2。

python seaborn violinplot 参数 -回复

python seaborn violinplot 参数-回复本文将一步一步回答关于Python Seaborn库中的violinplot参数的问题，其中包括其作用、用法、各个参数的含义和应用示例。

violinplot是Seaborn库中用于绘制小提琴图的函数，它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。

让我们开始探索吧。

1. 什么是violinplot？violinplot是一种用于可视化定量数据分布的图形，它结合了箱线图和核密度估计。

它通常用于比较两个或更多组之间的分布情况，并可以显示数据的中位数、四分位数等统计信息。

小提琴图的形状代表了数据在各个取值上的密度分布，可以帮助我们观察数据的峰值、尾部等特征。

2. 使用violinplot函数在使用violinplot函数之前，我们需要先导入Seaborn库和其他必要的依赖项。

下面是一个使用violinplot函数的基本示例：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdata = [1, 2, 3, 4, 5]sns.violinplot(data)plt.show()这段代码首先导入了Seaborn库和Matplotlib库，接着定义了一个包含一些数据的列表data。

然后，使用sns.violinplot函数传入数据data，并使用plt.show函数显示图形。

3. violinplot函数的参数violinplot函数有许多可用的参数，我们将逐个介绍并提供相应的示例。

- data：要绘制的数据集。

可以是一个Series、DataFrame或数组。

data = [1, 2, 3, 4, 5]sns.violinplot(data)- x, y：数据在x轴或y轴上的分组变量。

如果不指定x和y，则数据将在单个小提琴图中绘制。

data = {"x": [1, 2, 3, 4, 5], "y": [2, 4, 6, 8, 10]}sns.violinplot(x="x", y="y", data=data)- hue：根据另一个变量对数据进行分组，并使用不同颜色表示不同组。

violinplot mathplotlib 标记数值

violinplot mathplotlib 标记数值要在 violinplot 上标记数值，可以使用 matplotlib 中的 annotate() 函数。

以下是一个示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 数据data = [4, 9, 7, 3, 2, 5, 8]# 创建一个 violinplotsns.violinplot(x=data)# 在每个小提琴图的上方标记数值for i, d in enumerate(data):plt.annotate(str(d), xy=(i, d), xytext=(0,10), ha='center', textcoords='offset points')# 显示图形plt.show()```这段代码会创建一个小提琴图，然后在每个小提琴图上方标记相应的数值。

annotate() 函数用于添加标签，具体参数的含义如下：- `str(d)`：要标记的数值，转换为字符串形式。

- `xy=(i, d)`：标签的坐标位置，i 表示小提琴图的索引，d 表示数值。

- `xytext=(0,10)`：标签的偏移量，用于调整标签的位置。

- `ha='center'`：水平对齐方式，设置为 'center' 表示标签水平居中对齐。

- `textcoords='offset points'`：标签的坐标系类型，设置为'offset points' 表示使用偏移量的坐标系。

注意，如果小提琴图上方的空间不足以容纳标记的数值，可能需要调整 `xytext` 参数的值或者调整图形的大小。

Python统计分析可视化库seaborn（相关性图，变量分布图，箱线图等等）

Python统计分析可视化库seaborn（相关性图，变量分布图，箱线图等等）Visualization of seaborn seaborn[1]是⼀个建⽴在matplot之上，可⽤于制作丰富和⾮常具有吸引⼒统计图形的Python库。

Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核⼼部分，有助于帮⼈们更近距离了解所研究的数据集。

⽆论是在kaggle官⽹各项算法⽐赛中，还是互联⽹公司的实际业务数据挖掘场景中，都有它的⾝影。

在本次介绍的这个项⽬中，我们将利⽤seaborn库对数据集进⾏分析，分别展⽰不同类型的统计图形。

⾸先，我们将导⼊可视化所需的所有必要包，我们将使⽤到的⼏个包：Numpypandasmatplotlibseabornimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snstips = pd.read_csv('tips.csv')tips.head()各属性相关性# 相关性tips.corr()Out[2]:total_bill tip sizetotal_bill 1.000000 0.675734 0.598315tip 0.675734 1.000000 0.489299size 0.598315 0.489299 1.000000pair plot图#相关性图很壮观sns.pairplot(tips)看图说话：这些图展现了数据集中消费总额、⼩费⾦额以及顾客数量三个特征（变量）之间的联系。

#相关性图，和某⼀列的关系sns.pairplot(tips ,hue ='sex', markers=["o", "s"])# 相关性热⼒图sns.heatmap(tips.corr())看图说话：热⼒图可⽤来显⽰两变量之间的相关性，在这⾥两变量间对应的矩形框的颜⾊越浅，代表两者之间越具有相关性。