Un diagrama de violín juega una actividad similar que se realiza a través de un diagrama de caja o de bigotes. Como muestra varios datos cuantitativos a través de una o más variables categóricas. Puede ser una forma efectiva y atractiva de mostrar múltiples datos en varias unidades. Un marco de datos de «forma ancha» ayuda a mantener cada columna numérica que se puede trazar en el gráfico. Es posible usar objetos NumPy o Python, pero son preferibles los objetos pandas porque los nombres asociados se usarán para anotar los ejes. En este artículo, vamos a ver cómo hacer un diagrama de violín con puntos de datos.
Sintaxis: seaborn.violinplot(x=Ninguno, y=Ninguno, hue=Ninguno, data=Ninguno, **kwargs)
Parámetros:
x, y, hue: Entradas para trazar datos de formato largo.
datos: conjunto de datos para el trazado.
escala: El método utilizado para escalar el ancho de cada violín.Devoluciones: este método devuelve el objeto Axes con el gráfico dibujado en él.
Primero creemos un violinpot simple:
Python3
# Python program to illustrate # violinplot using inbuilt data-set # given in seaborn # importing the required module import seaborn # use to set style of background of plot seaborn.set(style = 'whitegrid') # loading data-set tip = seaborn.load_dataset('tips') seaborn.violinplot(x='day', y='tip', data=tip)
Producción:
Método 1: Usando el gráfico de franjas.
Python3
# Python program to illustrate # violinplot using inbuilt data-set # given in seaborn # importing the required module import seaborn # use to set style of background of plot seaborn.set(style = 'whitegrid') # loading data-set tip = seaborn.load_dataset('tips') seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip) seaborn.stripplot(x = "day", y = "tip", color = 'black', data = tip)
Producción:
Método 2: Usando swarmplot.
Python3
# Python program to illustrate # violinplot using inbuilt data-set # given in seaborn # importing the required module import seaborn # use to set style of background of plot seaborn.set(style = 'whitegrid') # loading data-set tip = seaborn.load_dataset('tips') seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip) seaborn.swarmplot(x ='day', y ='tip', data = tip, color = "white")
Producción:
Método 3: usando el argumento del punto interno.
Python3
# Python program to illustrate # violinplot using inbuilt data-set # given in seaborn # importing the required module import seaborn # use to set style of background of plot seaborn.set(style = 'whitegrid') # loading data-set tip = seaborn.load_dataset('tips') seaborn.violinplot(x ='day', y ='tip', data = tip, inner = "points")
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por kumar_satyam y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA