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Seaborn -压缩零计数类别的小提琴图

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观的方式来创建各种统计图表。其中之一就是小提琴图(Violin Plot),它可以用来展示数据的分布情况。

小提琴图结合了箱线图和核密度估计图的特点,能够同时展示出数据的中位数、四分位数、离群值以及数据的分布密度。在Seaborn中,通过使用violinplot()函数可以绘制小提琴图。

小提琴图对于压缩零计数类别的数据非常有用。当某个类别的计数为零时,传统的柱状图或折线图无法展示出这种情况,而小提琴图可以通过压缩零计数类别的方式,更好地展示出数据的分布情况。

优势:

  1. 可视化能力强:小提琴图能够同时展示出数据的分布情况和统计指标,使得数据的特征更加直观可见。
  2. 适用范围广:小提琴图适用于各种类型的数据,包括数值型、类别型、时间序列等。
  3. 提供了更多信息:相比于其他图表,小提琴图能够展示更多的统计信息,如四分位数、中位数等。

应用场景:

  1. 数据分布比较:通过小提琴图可以直观地比较不同类别或不同时间点下数据的分布情况,帮助我们发现数据的特点和规律。
  2. 零计数类别展示:当某个类别的计数为零时,小提琴图能够通过压缩零计数类别的方式,更好地展示出数据的分布情况。
  3. 多变量分析:小提琴图可以用于展示多个变量之间的关系,通过不同类别的小提琴图进行比较,可以发现变量之间的差异和相关性。

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    【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。 小提琴图的内部是箱线图(有的图中位数会用白点表示,但归根结底都是箱线图的变化);外部包裹的就是核密度图,某区域图形面积越大,某个值附近分布的概率越大。 通过箱线图,可以查看有关数据的基本分布信息,例如中位数,平均值,四分位数,以及最大值和最小值,但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值(也就是数据分布极其不均匀),那么箱线图就无法展现这一信息,这时候小提琴图的优势就展现出来了!

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