plt.violinplot

plt.violinplot是matplotlib库中提供的绘制小提琴图的方法。通过该方法可以创建小提琴图，根据传入的数据集绘制出小提琴的形状，并可以根据需求设置小提琴的位置、方向、是否显示极值等参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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def fun1(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) plt.figure(figsize=(14, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.subplots_adjust(wspace=0.2) # 小提琴图 sns.violinplot(x="year", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Year') plt.title('Violin plot of Yearly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.subplot(1, 2, 2) sns.violinplot(x="quarter", y="Global_active_power", data=data) plt.xlabel('Quarter') plt.title('Violin plot of Quarterly Global Active Power') sns.despine(left=True, bottom=True) plt.tight_layout() plt.show()

这段代码使用Python中的pandas和seaborn库，绘制了一个关于年份和季节的全球活跃功率的小提琴图。

首先，通过`pd.read_csv()`函数读取了一个数据集，并将其中的日期时间列转换成了pandas中的日期时间格式。然后，使用`plt.subplots()`函数创建了一个大小为14x5的Figure，并在其中创建了一个大小为1x2的subplot。其中，`plt.subplots_adjust()`函数用于调整子图之间的间距。

在第一个子图中，使用`sns.violinplot()`函数绘制了年份与全球活跃功率之间的小提琴图，并使用`plt.xlabel()`和`plt.title()`函数添加了x轴标签和标题。在第二个子图中，同样使用`sns.violinplot()`函数绘制了季节与全球活跃功率之间的小提琴图，并添加了相应的标签和标题。

最后，使用`sns.despine()`函数去除了图形中的边框线，并使用`plt.tight_layout()`函数调整子图之间的间距，使得图形更加美观。最后，使用`plt.show()`函数显示了整个图形。

plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9) sns.violinplot(data['target'], data['chol'], palette = 'colorblind') #绘制小提琴图 plt.title('Relation of Cholestrol with Target', fontsize = 20, fontweight = 30) plt.show()

这段代码使用了Python的matplotlib和seaborn库来绘制小提琴图，以研究胆固醇和心脏病之间的关系。其中，plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9)用于设置图像的大小，sns.violinplot用于绘制小提琴图，data['target']和data['chol']则表示数据集中心脏病和胆固醇的数据列。最后，plt.title用于设置图像标题，plt.show用于将图像显示出来。