matplotlib.pyplot.violinplot#
- matplotlib.pyplot.violinplot(dataset, positions=None, *, vert=None, orientation='vertical', widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, quantiles=None, points=100, bw_method=None, side='both', data=None)[source]#
绘制小提琴图。
为 dataset 的每一列或序列 dataset 中的每个向量绘制一个小提琴图。每个填充区域都延伸以表示整个数据范围，并可选择在均值、中位数、最小值、最大值和用户指定的分位数处添加线。
- 参数:
- dataset数组或向量序列。
输入数据。
- positions类数组，默认值: [1, 2, ..., n]
小提琴图的位置；即垂直小提琴图的 x 轴坐标（或水平小提琴图的 y 轴坐标）。
- vert布尔值，可选
自 3.10 版本弃用：请改用 orientation。
如果在弃用期内提供此参数，它将覆盖 orientation 参数。
如果为 True，则垂直绘制小提琴图。如果为 False，则水平绘制小提琴图。
- orientation{'vertical', 'horizontal'}，默认值: 'vertical'
如果为 'horizontal'，则水平绘制小提琴图。否则，垂直绘制小提琴图。
自 3.10 版本新增。
- widths浮点数或类数组，默认值：0.5
每个小提琴的最大宽度，单位为 positions 轴。默认值为 0.5，在使用默认 positions 时，这是可用空间的一半。
- showmeans布尔值，默认值：False
是否用线条显示均值。
- showextrema布尔值，默认值：True
是否用线条显示极值。
- showmedians布尔值，默认值：False
是否用线条显示中位数。
- quantiles数组类对象, 默认: None
如果不是None，则为每个小提琴设置一个浮点数列表，取值范围为 [0, 1]，表示该小提琴将渲染的分位数。
- points整型, 默认: 100
评估每个高斯核密度估计的点数。
- bw_method{'scott', 'silverman'} 或 float 或 callable，默认值: 'scott'
用于计算估计器带宽的方法。如果为浮点数，将直接用作
kde.factor。如果为可调用对象，它应接受一个matplotlib.mlab.GaussianKDE实例作为其唯一参数并返回一个浮点数。- side{'both', 'low', 'high'}，默认值：'both'
'both' 绘制标准小提琴图。'low'/'high' 仅绘制位置值下方/上方的一侧。
- data可索引对象，可选
如果给出，以下参数也接受字符串
s，如果s是data中的键，则解释为data[s]数据集
- 返回:
- 字典
一个字典，将小提琴图的每个组件映射到相应的已创建集合实例列表。该字典包含以下键：
bodies: 包含每个小提琴填充区域的PolyCollection实例列表。cmeans: 一个LineCollection实例，标记每个小提琴分布的平均值。cmins: 一个LineCollection实例，标记每个小提琴分布的底部。cmaxes: 一个LineCollection实例，标记每个小提琴分布的顶部。cbars: 一个LineCollection实例，标记每个小提琴分布的中心。cmedians: 一个LineCollection实例，标记每个小提琴分布的中位数。cquantiles: 一个LineCollection实例，用于识别每个小提琴分布的分位数。
另请参阅
Axes.violin从预计算的统计数据绘制小提琴图。
箱线图绘制箱线图。
备注
注意
这是 pyplot 封装器，用于
axes.Axes.violinplot。
