matplotlib.pyplot.violinplot #

matplotlib.pyplot. violinplot ( dataset , position = None , vert = True , widths = 0.5 , showmeans = False , showextrema = True , showmedians = False , quantiles = None , points = 100 , bw_method = None , * , data = None ) [출처] #

바이올린 플롯을 만드십시오.

데이터 세트 의 각 열 또는 시퀀스 데이터 세트 의 각 벡터에 대한 바이올린 플롯을 만듭니다 . 채워진 각 영역은 전체 데이터 범위를 나타내도록 확장되며 평균, 중앙값, 최소값, 최대값 및 사용자 지정 분위수에 선택적 라인이 있습니다.

매개변수 :

dataset 배열 또는 일련의 벡터.

입력 데이터입니다.

배열과 같은 위치 , 기본값: [1, 2, ..., n]

바이올린의 위치. 눈금과 한계는 위치와 일치하도록 자동으로 설정됩니다.

vert bool, 기본값: True.

참이면 수직 바이올린 플롯을 만듭니다. 그렇지 않으면 수평 바이올린 플롯을 생성합니다.

너비 배열과 유사, 기본값: 0.5

각 바이올린의 최대 너비를 설정하는 스칼라 또는 벡터입니다. 기본값은 0.5이며 사용 가능한 수평 공간의 약 절반을 사용합니다.

showmeans 부울, 기본값: False

이면 True수단의 렌더링을 토글합니다.

showextrema 부울, 기본값: True

인 경우 True극한값의 렌더링을 토글합니다.

showmedians 부울, 기본값: False

인 경우 True중앙값 렌더링을 토글합니다.

Quantiles 배열 유사, 기본값: 없음

None이 아니면 각 바이올린에 대해 [0, 1] 간격으로 플로트 목록을 설정합니다. 이는 해당 바이올린에 대해 렌더링될 분위수를 나타냅니다.

포인트 int, 기본값: 100

각 가우시안 커널 밀도 추정을 평가할 포인트 수를 정의합니다.

bw_method str, 스칼라 또는 호출 가능, 선택 사항

추정기 대역폭을 계산하는 데 사용되는 방법입니다. 이것은 'scott', 'silverman', 스칼라 상수 또는 콜러블일 수 있습니다. 스칼라인 경우 로 직접 사용됩니다 kde.factor. 콜러블인 경우 matplotlib.mlab.GaussianKDE인스턴스를 유일한 매개변수로 사용하고 스칼라를 반환해야 합니다. None(기본값)인 경우 'scott'이 사용됩니다.

데이터 인덱싱 가능 개체, 선택 사항

주어진 경우, 다음 매개변수는 문자열도 허용하며 s, 이는 다음과 같이 해석됩니다 data[s](예외가 발생하지 않는 한).

데이터세트

반환 :

딕셔너리

violinplot의 각 구성 요소를 생성된 해당 컬렉션 인스턴스 목록에 매핑하는 사전입니다. 사전에는 다음 키가 있습니다.

bodiesPolyCollection : 각 바이올린의 채워진 영역을 포함하는 인스턴스 목록입니다 .
cmeans: LineCollection각 바이올린 분포의 평균값을 표시하는 인스턴스입니다.
cmins: LineCollection각 바이올린 분포의 바닥을 표시하는 인스턴스입니다.
cmaxes: LineCollection각 바이올린 분포의 상단을 표시하는 인스턴스입니다.
cbars: LineCollection각 바이올린 분포의 중심을 표시하는 인스턴스입니다.
cmedians: LineCollection각 바이올린 분포의 중앙값을 표시하는 인스턴스입니다.
cquantiles: LineCollection각 바이올린 분포의 Quantile 값을 식별하기 위해 생성된 인스턴스입니다.