Matplotlib 制作小提琴图的标签

什么是小提琴图？

小提琴图（Violin Plot）是一种常用于可视化数据分布的图表。它可以同时展示数据的“中位数”、“四分位数”、“极值”、以及“密度分布”。举个例子：假设我们有一个数组 [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5] 。小提琴图会将这个数组分成几个部分

对于每个部分，它会绘制一个“中位线”（白点），以及一个“四分位线”（黑框）。

此外，小提琴图还通过密度函数（就像核密度估计一样）绘制了数据的密度分布曲线。在图例中，您可以看到不同颜色的白点和曲线对应着不同的数据分布。

Matplotlib 中的小提琴图

Matplotlib 中的小提琴图由 violinplot() 函数负责绘制。violinplot() 函数由以下参数：

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

dataset: 是一个输入数据的列表（或者列表组成的列表），用于表示每个小提琴图的数据集。如果您传递了多个数据集，那么这些数据集将显示在同一个小提琴图上。
positions: 是一个包含每个小提琴图的位置列表（只有一个数据集时，可不传递）。
vert: 是一个布尔值，表示是否绘制竖直方向上的小提琴图。
widths: 是一个控制宽度的参数。
showmeans: 如果为 True，则显示均值的一条线。
showextrema: 如果为 True，则绘制最大值和最小值。
showmedians: 如果为 True，则显示一个横线来表示中位数。
quantiles: 如果设置为 None，则将使用默认的值：’100%’, ‘95%’, ‘75%’, ‘50%’, ‘25%’, ‘5%’, ‘0%’（这里给出了经验值）。
points: 是一个数字，表示用于生成数据点的数量。这是一个关于绘制带状图和密度曲线时细节控制的参数。
bw_method: 一个非常好的细节选项。它使用与核密度估计有关的带宽指定方法。默认情况下，它使用scipy包中的 scipy.stats.kde.gaussian_kde 。
*data: (可选) 一个指定下面各参数的DataFrame或数组。如果这些参数都由DataFrame或数组给出，那么它们描述的是数据的某些部分，而参数必须是列名。

制作标签

在 Matplotlib 中，您可以使用 set_xticklabels() 函数来为小提琴图添加标签。下面展示了一个例子代码，此代码从 x 和 y 中派生数据（它们是从正态分布中随机取出的），并使用这些数据来绘制四个小提琴图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(10)
data_1 = np.random.normal(100, 10, 200)
data_2 = np.random.normal(90, 20, 200)
data_3 = np.random.normal(110, 15, 200)
data_4 = np.random.normal(95, 25, 200)
data = [data_1, data_2, data_3, data_4]

fig, ax = plt.subplots()
ax.violinplot(data, showmeans=True, showmedians=False)

ax.set_title('Violin plot with labels')
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')

ax.set_xticks([y+1 for y in range(len(data))])
ax.set_xticklabels(['X1', 'X2', 'X3', 'X4'])

plt.show()

我们可以看到，这些小提琴图现在都有标签了。要添加标签，请先使用 set_xticks() 函数来设置刻度位置，然后使用 set_xticklabels() 函数将这些刻度标记为所需的文字。

总结

小提琴图是一个在数据可视化领域非常有用的工具，它可以同时展示多个数据的分布状况。在 Matplotlib 中，您可以使用 violinplot() 函数来创建小提琴图，然后通过 set_xticklabels() 函数来为其添加标签。这两个功能组合起来，让 Matplotlib 成为了一个强大的数据可视化工具。