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。

python 利用seaborn绘制小提琴图，详细说明如何配置sns.violinplot中的各个参数

当使用seaborn绘制小提琴图时，可以通过`sns.violinplot()`函数的参数来控制各个元素的样式和布局。下面是一些常用的参数：

- `x`, `y`: 指定数据的横纵坐标，可以是DataFrame或Series中的列名，也可以是numpy数组。
- `hue`: 按照某个分类变量对数据进行分组，并用不同颜色的小提琴图表示不同组别的数据。
- `data`: 指定数据源，可以是DataFrame或Series。
- `split`: 是否将小提琴图分成两半，分别表示两个分类变量的数据。默认为False。
- `inner`: 小提琴图内部的样式，可以是“box”，“quartile”，“point”和“stick”中的一种。默认为“box”，表示绘制小提琴图的中位数和四分位数范围。
- `scale`: 小提琴图的宽度缩放因子，可以是“area”，“count”，“width”中的一种。默认为“area”，表示根据样本数量自适应调整小提琴图的宽度。
- `bw`: 控制内核密度估计的带宽大小。默认为"scott"，可选值有"scott"、"silverman"和float类型的数值。
- `cut`: 控制小提琴图的截断方式，可以是numpy.percentile的参数或者是一个浮点数。默认为None，表示不截断。
- `color`: 小提琴图的颜色。
- `palette`: 用于绘制分类变量的小提琴图的颜色调色板。
- `linewidth`: 小提琴图边缘线宽度。
- `width`: 小提琴图的宽度。
- `outer`: 是否在小提琴图外部绘制观测值的分布。
- `inner_c`: 小提琴图内部的颜色。
- `ax`: 用于绘制小提琴图的matplotlib子图对象。

使用这些参数可以灵活控制小提琴图的样式和布局。例如，可以通过以下代码绘制一个带有两个分类变量和观测值散点图的小提琴图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True, inner="stick")
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, dodge=True, color=".2")
plt.show()

输出结果如下所示：


在这个例子中，我们使用了`tips`数据集中的`day`和`total_bill`两个变量，按照`sex`变量进行了分组，并使用`split=True`将小提琴图分成了两半。另外，我们使用了`inner="stick"`将小提琴图的内部样式设置为“stick”，同时使用`sns.swarmplot()`函数绘制观测值散点图，并使用`dodge=True`将散点图按照`hue`变量进行了分组。