极客笔记如何使用Seaborn在同一图中绘制两个小提琴图系列？
在数据可视化中，小提琴图是一种常用的图形，它可以展示出数据集的分布情况，同时可以与其他变量进行比较。在Seaborn中，可以轻松地实现绘制小提琴图的功能。但是，有时候我们需要在同一张图中绘制两个小提琴图系列，这时该怎么做呢？
接下来，通过一个案例来演示如何使用Seaborn在同一图中绘制两个小提琴图系列。
阅读更多：Python 教程
示例
我们假设有一份汽车数据集，其中包含了汽车的牌照种类、发动机排量、燃油经济性等信息，我们想要通过小提琴图来比较两种不同种类的汽车的燃油经济性。下面是Python代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据集
car_data = sns.load_dataset("mpg")
#绘制小提琴图
sns.violinplot(x="origin", y="mpg", hue="cylinders", data=car_data, palette="muted")
#显示图像
plt.show()
运行上述代码后，我们可以得到如下图所示的小提琴图。
通过上面的图，我们可以看出，三缸汽车的燃油经济性相比其他的汽车要更高，同时美国汽车的燃油经济性也相对较低。
现在我们希望在同一张图中绘制两种汽车（三缸汽车和四缸汽车）的燃油经济性，这时我们需要借助Seaborn的FacetGrid函数来实现。下面是代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据集
car_data = sns.load_dataset("mpg")
#创建FacetGrid对象，指定x、hue变量
g = sns.FacetGrid(car_data, row="origin", hue="cylinders", aspect=5, palette="muted")
#绘制小提琴图
g.map(sns.violinplot, "mpg")
#添加图例
g.add_legend()
#显示图像
plt.show()
运行上述代码后，我们可以得到如下图所示的小提琴图。
通过上面的图，我们可以清晰地看到三缸汽车的燃油经济性要高于四缸汽车，并且美国汽车的燃油经济性依然相对较低。
代码解释
上述的代码中，我们定义了一个FacetGrid 对象，并指定了x轴和hue变量，其中：
row参数指定了按照哪个变量分类，这里我们将其设置为origin，表示按照汽车的品牌分类；hue参数指定了在每张图上按照哪个变量来绘制小提琴，这里我们将其设置为cylinders，表示按照汽车的缸数分类；aspect参数则是我们设置每张小提琴图的长宽比。
接下来，我们调用map函数并传入violinplot函数来实际绘制小提琴图。最后，我们通过add_legend函数来添加图例。
结论
通过上述的案例，我们可以看到，使用Seaborn在同一图中绘制两个小提琴图系列非常简单，只需要创建一个FacetGrid对象，并调用map函数即可。同时，使用FacetGrid对象也可以实现其他布局和分类方式的小提琴图的绘制，例如通过列变量分类、或指定多个hue变量等等。
总的来说，Seaborn是一款非常强大的数据可视化工具，它可以轻松地实现各种类型的可视化图形，并且提供了丰富的参数和选项来定制化图形。对于熟练掌握Seaborn的使用者来说，可以在各种数据的可视化分析中大显身手。