本次修炼方法请往下查看
🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我工作、学习、实践 IT领域、真诚分享 踩坑集合，智慧小天地！
🎇 免费获取相关内容文档关注：微信公众号，发送 pandas 即可获取
🎇 相关内容视频讲解 B站
🎓 博主简介：AI算法驯化师，混迹多个大厂搜索、推荐、广告、数据分析、数据挖掘岗位 个人申请专利40+，熟练掌握机器、深度学习等各类应用算法原理和项目实战经验。
🔧 技术专长： 在机器学习、搜索、广告、推荐、CV、NLP、多模态、数据分析等算法相关领域有丰富的项目实战经验。已累计为求职、科研、学习等需求提供近千次有偿|无偿定制化服务，助力多位小伙伴在学习、求职、工作上少走弯路、提高效率，近一年好评率100% 。
📝 博客风采： 积极分享关于机器学习、深度学习、数据分析、NLP、PyTorch、Python、Linux、工作、项目总结相关的实用内容。
🎯 1. 基本介绍
小提琴图（Violin Plot）是一种用于展示数据分布的图表，它结合了箱线图的特点和密度图的连续性。这种图表可以展示数据的密度估计，从而提供关于数据分布形状和集中趋势的直观信息。
小提琴图其实是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。
💡 2. 原理介绍
小提琴图背后的主要思想是使用核密度估计（KDE）来展示数据的分布。核密度估计是一种估计概率密度函数的方法，其公式如下：
f
(
x
)
=
1
n
h
∑
i
=
1
n
K
(
x
−
x
i
h
)
f(x)=\frac{1}{nh}\sum_{i=1}^{n}K(\frac{x-x_i}{h})
f(x)=nh1i=1∑nK(hx−xi)
其中：
- f(x)是在点 x 处的密度估计。
n 是样本大小。
h 是带宽（Kernel width）。
K 是核函数，常用的核函数有高斯核、均匀核等。
x i x_i xi是样本数据点。
🔍 3. 画图实践
3.1 数据准备
我们通过seaborn自带的数据对其进行相关的画图，具体的导入数据代码如下所示：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用Seaborn内置的tips数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
... ... ... ... ... ... ... ...
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2
3.2 单维画图
在画小提琴图时，我们取单个维度指定方向即可，具体的代码如下所示：
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
# 绘制小提琴图
ax = sns.violinplot(x=tips["total_bill"])
3.3 分组画图
有时候我们需要对多个维度的分布进行对比分析，这个时候需要分组画图，具体的代码如下所示：
# 分组的小提琴图，同上面的箱线图一样通过X轴分组
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
有时候我们不仅要分组，同时对每个分组内某个特征维度进行对比分析，具体的代码如下所示：
# 通过hue分组的小提琴图，相当于分组之后又分组
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
data=tips, palette="muted")
4 高阶用法
有时候我们需要指定画图出现的顺序，具体的代码如下所示：
# 调整x轴顺序，同样通过order参数
ax = sns.violinplot(x="time", y="tip", data=tips,
order=["Dinner", "Lunch"])
🔍 5. 注意事项
- 小提琴图非常适合于比较不同组数据的分布情况，尤其是当数据集较大时。
- 核密度估计的带宽（bw）选择对图表的形状有很大影响，过小或过大的带宽可能导致误导。
- 小提琴图可以与箱线图结合使用，以提供更多关于数据集中趋势和离散程度的信息。
🔍 6. 总结
Seaborn的小提琴图是一种展示数据分布的强大工具，它结合了箱线图和密度图的优点。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Seaborn绘制小提琴图，并展示了如何通过小提琴图探索不同类别数据的分布特征。希望这篇博客能够帮助你更好地利用小提琴图进行数据探索和分析。
