自定义小提琴图

此示例演示如何完全自定义小提琴图。 第一个图通过仅提供数据来显示默认样式。第二个图首先限制了matplotlib用额外的kwargs绘制的内容。然后在顶部绘制箱形图的简化表示。 最后，修改了小提琴图的风格。

有关小提琴图的更多信息，scikit-learn文档有一个很棒的部分：http://scikit-learn.org/stable/modules/density.html

自定义小提琴图示例

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  5. def adjacent_values(vals, q1, q3):
  6.     upper_adjacent_value = q3 + (q3 - q1) * 1.5
  7.     upper_adjacent_value = np.clip(upper_adjacent_value, q3, vals[-1])
  9.     lower_adjacent_value = q1 - (q3 - q1) * 1.5
  10.     lower_adjacent_value = np.clip(lower_adjacent_value, vals[0], q1)
  11.     return lower_adjacent_value, upper_adjacent_value
  14. def set_axis_style(ax, labels):
  15.     ax.get_xaxis().set_tick_params(direction='out')
  16.     ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
  17.     ax.set_xticks(np.arange(1, len(labels) + 1))
  18.     ax.set_xticklabels(labels)
  19.     ax.set_xlim(0.25, len(labels) + 0.75)
  20.     ax.set_xlabel('Sample name')
  23. # create test data
  24. np.random.seed(19680801)
  25. data = [sorted(np.random.normal(0, std, 100)) for std in range(1, 5)]
  27. fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4), sharey=True)
  29. ax1.set_title('Default violin plot')
  30. ax1.set_ylabel('Observed values')
  31. ax1.violinplot(data)
  33. ax2.set_title('Customized violin plot')
  34. parts = ax2.violinplot(
  35.         data, showmeans=False, showmedians=False,
  36.         showextrema=False)
  38. for pc in parts['bodies']:
  39.     pc.set_facecolor('#D43F3A')
  40.     pc.set_edgecolor('black')
  41.     pc.set_alpha(1)
  43. quartile1, medians, quartile3 = np.percentile(data, [25, 50, 75], axis=1)
  44. whiskers = np.array([
  45.     adjacent_values(sorted_array, q1, q3)
  46.     for sorted_array, q1, q3 in zip(data, quartile1, quartile3)])
  47. whiskersMin, whiskersMax = whiskers[:, 0], whiskers[:, 1]
  49. inds = np.arange(1, len(medians) + 1)
  50. ax2.scatter(inds, medians, marker='o', color='white', s=30, zorder=3)
  51. ax2.vlines(inds, quartile1, quartile3, color='k', linestyle='-', lw=5)
  52. ax2.vlines(inds, whiskersMin, whiskersMax, color='k', linestyle='-', lw=1)
  54. # set style for the axes
  55. labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
  56. for ax in [ax1, ax2]:
  57.     set_axis_style(ax, labels)
  59. plt.subplots_adjust(bottom=0.15, wspace=0.05)
  60. plt.show()

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