matplotlib.axes.Axes.violinplot#
- Axes.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)[源代码][源代码]#
制作一个小提琴图。
为 dataset 的每一列或序列 dataset 中的每个向量绘制小提琴图。每个填充区域延伸以表示整个数据范围，可选的线条位于均值、中位数、最小值、最大值和用户指定的分位数处。
- 参数:
- 数据集数组或向量序列。
输入数据。
- 职位类数组, 默认值: [1, 2, ..., n]
小提琴的位置；即垂直小提琴的x轴坐标（或水平小提琴的y轴坐标）。
- 垂直bool, 可选
自 3.10 版本弃用: 使用 orientation 替代。
如果在弃用期间给出此参数，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。
- 方向{'vertical', 'horizontal'}, 默认: 'vertical'
如果为 'horizontal'，则水平绘制小提琴图。否则，垂直绘制小提琴图。
Added in version 3.10.
- 宽度浮点数或类似数组的对象，默认值：0.5
每个小提琴图的最大宽度，以 positions 轴的单位表示。默认值为 0.5，即在使用默认 positions 时占用可用空间的一半。
- 显示均值bool, 默认: False
是否用一条线显示均值。
- showextremabool, 默认值: True
是否用线条显示极值。
- showmediansbool, 默认: False
是否用线条显示中位数。
- 分位数类似数组，默认值：None
如果不是 None，则为每个小提琴设置一个区间 [0, 1] 内的浮点数列表，这些浮点数代表将为该小提琴渲染的分位数。
- 点int, 默认值: 100
用于评估每个高斯核密度估计的点的数量。
- bw_method{'scott', 'silverman'} 或浮点数或可调用对象，默认值：'scott'
用于计算估计器带宽的方法。如果是一个浮点数，这将直接用作
kde.factor。如果是一个可调用对象，它应该只接受一个matplotlib.mlab.GaussianKDE实例作为其参数，并返回一个浮点数。- 边{'both', 'low', 'high'}, 默认: 'both'
'both' 绘制标准的小提琴图。'low'/'high' 仅绘制位置值下方/上方的部分。
- 数据可索引对象，可选
如果提供，以下参数也接受一个字符串
s，如果s是data中的一个键，则解释为data[s]：数据集
- 返回:
- dict
一个字典，将小提琴图的每个组成部分映射到相应的集合实例列表。该字典具有以下键：
bodies: 包含每个小提琴图填充区域的PolyCollection实例列表。cmeans: 一个LineCollection实例，标记了小提琴分布中每个分布的均值。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，标记了小提琴图中每个分布的中值。cquantiles: 一个LineCollection实例，用于识别小提琴图中每个分布的分位数值。
参见
Axes.violin从预计算的统计数据中绘制小提琴图。
boxplot绘制一个箱线图。
