3.用Seaborn绘制1张小提琴图（violinplot，加上标题“学号加姓名”）

好的，以下是绘制小提琴图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="whitegrid")
data = sns.load_dataset("tips")
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=data)
plt.title('学号加姓名')
plt.show()

你可以将代码中的数据 `data` 替换成你自己的数据。如果需要更改 x 轴和 y 轴的标签，可以修改 `x` 和 `y` 参数的值。

相关问题

python绘制小提琴图_关于使用python seaborn库绘制violinplot小提琴图的一些小坑

好的，关于使用Python的Seaborn库绘制小提琴图，有一些需要注意的地方。

首先，要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令安装：

pip install seaborn

其次，需要导入Seaborn库和Matplotlib库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备数据。小提琴图通常用于显示数值型变量的分布情况，最常见的是显示不同类别或组之间的比较。因此，我们需要将数据按照类别或组分组。

例如，我们有一个数据集，其中包含了不同城市的温度数据。我们可以按照城市将数据分组，并将每个城市的温度数据存储在一个列表中。

data = {
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix'],
    'Temperature': [
        [68, 73, 77, 80, 83, 87, 88, 88, 85, 80, 74, 68],
        [55, 60, 62, 64, 68, 72, 75, 76, 74, 70, 62, 55],
        [28, 32, 40, 52, 63, 72, 77, 75, 68, 56, 42, 30],
        [49, 53, 60, 69, 77, 83, 87, 87, 81, 71, 60, 50],
        [65, 68, 74, 81, 89, 97, 100, 99, 93, 83, 72, 63]
    ]
}

接下来，我们可以使用Seaborn库的violinplot函数来绘制小提琴图：

sns.violinplot(x='City', y='Temperature', data=data)
plt.show()

这将会生成一个小提琴图，其中x轴表示城市名称，y轴表示温度值。

然而，有时候我们可能会遇到一些小坑。比如，当我们使用Seaborn库的violinplot函数绘制小提琴图时，如果数据集中有缺失值，会导致程序崩溃。因此，我们需要在绘图之前先处理好数据，确保不存在缺失值。

此外，如果数据集中存在异常值，也可能会导致小提琴图绘制不准确。因此，在绘制小提琴图之前，我们需要对数据进行合理的处理和清洗。

4.用Seaborn绘制1张条形图，透明度为0.1（barplot方法，自带误差线）

好的，以下是绘制条形图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制条形图
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, alpha=0.1)

# 显示图形
plt.show()

这段代码会绘制出一张以 `tips` 数据集中的 `day` 和 `total_bill` 为横纵坐标的条形图，并将透明度设置为 0.1。同时，由于 `barplot` 方法自带误差线，因此在图中也会显示误差线。