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바이올린 플롯 기본 사항 #
바이올린 플롯은 샘플의 확률 분포를 추상적으로 표현한다는 점에서 히스토그램 및 상자 플롯과 유사합니다. 빈 또는 주문 통계에 속하는 데이터 포인트의 수를 표시하는 대신 바이올린 플롯은 커널 밀도 추정(KDE)을 사용하여 샘플의 경험적 분포를 계산합니다. 그 계산은 여러 매개변수에 의해 제어됩니다. 이 예는 KDE가 평가되는 포인트 수를 수정하는 points
방법( )과 KDE의 대역폭을 수정하는 방법 ( )을 보여줍니다 bw_method
.
바이올린 플롯 및 KDE에 대한 자세한 내용은 scikit-learn 문서의 훌륭한 섹션을 참조하십시오. https://scikit-learn.org/stable/modules/density.html
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
# fake data
fs = 10 # fontsize
pos = [1, 2, 4, 5, 7, 8]
data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in pos]
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 6))
axs[0, 0].violinplot(data, pos, points=20, widths=0.3,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[0, 0].set_title('Custom violinplot 1', fontsize=fs)
axs[0, 1].violinplot(data, pos, points=40, widths=0.5,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
bw_method='silverman')
axs[0, 1].set_title('Custom violinplot 2', fontsize=fs)
axs[0, 2].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5)
axs[0, 2].set_title('Custom violinplot 3', fontsize=fs)
axs[0, 3].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5,
quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]])
axs[0, 3].set_title('Custom violinplot 4', fontsize=fs)
axs[0, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=60, widths=0.7,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[0, 4].set_title('Custom violinplot 5', fontsize=fs)
axs[1, 0].violinplot(data, pos, points=80, vert=False, widths=0.7,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[1, 0].set_title('Custom violinplot 6', fontsize=fs)
axs[1, 1].violinplot(data, pos, points=100, vert=False, widths=0.9,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
bw_method='silverman')
axs[1, 1].set_title('Custom violinplot 7', fontsize=fs)
axs[1, 2].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
bw_method=0.5)
axs[1, 2].set_title('Custom violinplot 8', fontsize=fs)
axs[1, 3].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]],
bw_method=0.5)
axs[1, 3].set_title('Custom violinplot 9', fontsize=fs)
axs[1, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=200, vert=False, widths=1.1,
showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[1, 4].set_title('Custom violinplot 10', fontsize=fs)
for ax in axs.flat:
ax.set_yticklabels([])
fig.suptitle("Violin Plotting Examples")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()
![바이올린 플롯 예, 사용자 정의 violinplot 1, 사용자 정의 violinplot 2, 사용자 정의 violinplot 3, 사용자 정의 violinplot 4, 사용자 정의 violinplot 5, 사용자 정의 violinplot 6, 사용자 정의 violinplot 7, 사용자 정의 violinplot 8, 사용자 정의 violinplot 9, 사용자 정의 violinplot 10](/stable/_images/sphx_glr_violinplot_001.png)
참조
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