Parcela de violín matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado utilizada en Python. Para integrar gráficos en programas, incluye interfaces orientadas a objetos. Es un marco para hacer gráficos 2D mediante el uso de datos de matriz. Una gráfica de violín generalmente está relacionada con un diagrama de boxeo, pero este gráfico también representa la función de distribución de probabilidad de los datos en varios parámetros.

Al igual que con los gráficos de caja estándar, estas cifras proporcionan un marcador para el valor medio de los datos y un cuadro que denota los cuartiles. Se aplica una evaluación estadística a este gráfico de caja. Se están utilizando gráficos de violín, como los gráficos de caja, para mostrar cómo se compara una dispersión variable entre muchas "clases."En este artículo, discutamos cómo crear gráficos de violín en matplotlib.

Visualice los gráficos de violín mediante el uso de la biblioteca Matplotlib:

El matplotlib.pyplot.El módulo ViolinPlot () genera un gráfico de violín para cada conjunto de secciones o variables de datos en un conjunto de datos de serie. Utilizando líneas adicionales en la media, promedio, valor más bajo, valor máximo y series de datos definidas por el usuario, cada área cubierta se extiende para indicar toda la muestra. Los cinco puntos de datos dispersos erráticamente se construyen con Numpy en la siguiente instancia.

Cada colección tiene 1000 entradas; Sin embargo, el valor de la desviación estándar y los valores medios son variados. El uso de puntos de datos crea un gráfico de violín.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (3)
data_1 = np.aleatorio.Normal (20, 50, 2000)
data_2 = np.aleatorio.Normal (60, 10, 2000)
data_3 = np.aleatorio.Normal (40, 70, 2000)
data_4 = np.aleatorio.Normal (30, 80, 2000)
data_5 = np.aleatorio.Normal (0, 10, 2000)
data = [data_1, data_2, data_3, data_4, data_5]
Fig, Ax = PLT.subtramas ()
hacha.violinplot (datos, showmedians = verdadero)
PLT.espectáculo()

Tenemos que incluir las bibliotecas requeridas matplotlib.pyplot como plt y numpy como np para iniciar el código. Matplotlib se utiliza para dibujar gráficos. Ahora llamamos a la función Random () usando la biblioteca Numpy. Definimos puntos de datos para crear parcelas de violín. Aquí hacemos cinco variables diferentes, que se utilizan para almacenar los conjuntos de datos.

La función np.aleatorio.Se aplica normal para cada conjunto de datos. Además de esto, creamos una nueva variable que contiene esos cinco conjuntos de datos. Declaramos un nuevo objeto de la figura. Y también empleamos el PLT.subtramas (). Para dibujar gráficos de violín usamos el hacha.función violinplot (). Aquí pasamos 'verdadero' al argumento 'showmedians' a esta función. Al final, mostramos el gráfico utilizando el PLT.función show ().

Agregue líneas de cabecilla a las parcelas de violín:

Usando el hacha de matplotlib.técnica violinplot () para hacer un gráfico de violín. Showmeans y showmedianos son dos argumentos adicionales que podrían usarse. El programa posterior crea un gráfico de violín con cuatro "violines con conjuntos de datos creados al azar."

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
data_1 = np.aleatorio.Normal (10, 12, 300)
data_2 = np.aleatorio.Normal (10, 15, 300)
data_3 = np.aleatorio.Normal (10, 22, 300)
data_4 = np.aleatorio.Normal (10, 20, 300)
data = list ([data_1, data_2, data_3, data_4])
Fig, Ax = PLT.subtramas ()
hacha.violinplot (datos, showMeans = true, showmedians = false)
hacha.set_title ('gráfico de violín')
hacha.set_xlabel ('x')
hacha.set_ylabel ('y')
XtickLabels = ['Primera trama', 'segunda trama', 'tercera trama', 'Cuarta trama']]
hacha.set_xticks ([0.9,1.9,2.9,3.9])
hacha.set_xticklabels (XtickLabels)
hacha.yaxis.cuadrícula (verdadera)
PLT.espectáculo()

Importamos matplotlib.pyplot y bibliotecas numpy. En el siguiente paso, comenzamos a crear cuatro puntos de datos diferentes. Y estos puntos de datos se almacenan en diferentes variables. Ahora declaramos una matriz que contiene estos cuatro puntos de datos. Utilizamos PLT.método de subtruces ().

Además el hacha.El método de violinplot () se define. Establecimos el valor de los showmeanos y los showmedianos y lo pasamos a la función. Ahora insertamos el título del gráfico aplicando la función set_title (). Del mismo modo, utilizamos la función set_xlabel () y set_ylabel para modificar las etiquetas de ambos ejes. Las etiquetas de la marca () se utilizan para crear una lista.

Establecemos la posición de las etiquetas de esas cuatro parcelas. Y colocamos etiquetas de estas tramas en el eje X. Antes de utilizar el PLT.show () Para representar el gráfico, insertamos líneas de cuadrícula horizontal usando un hacha.yaxis.Método Gird (). Y establecemos el valor 'verdadero' en esta función aquí.

Visualice las parcelas de violín vertical:

Aquí vamos a tomar tres conjuntos de datos aleatorios para crear parcelas de violín.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (50)
data_1 = np.aleatorio.Normal (300, 20, 300)
data_2 = np.aleatorio.Normal (40, 70, 300)
data_3 = np.aleatorio.Normal (10, 30, 300)
data_list = [data_1, data_2, data_3,]
Fig = PLT.cifra()
Ax = Fig.add_axes ([5,5,2,2])
BP = AX.ViolInplot (data_list)
hacha.xaxis.cuadrícula (verdadera)
PLT.espectáculo()

Al comienzo del código, adquirimos bibliotecas matplotlib.pyplot como plt y numpy como np. Generamos aleatoriamente tres conjuntos de datos mediante el uso del módulo Numpy. Ahora tenemos que combinar estos tres conjuntos de datos en una matriz. Así que aquí declaramos una matriz.

Además, llamamos al PLT.Figura () función para crear un gráfico. Ahora ajustamos los ejes del gráfico, por lo que empleamos la función FIG.add_axes (). También generamos un gráfico de violín, por lo que aplicamos el hacha.método violinplot (). Para crear líneas de cuadrícula en el eje x, establecemos el valor 'verdadero' en el hacha.xaxis.función gri (). Terminamos el código llamando al PLT.función show ().

Visualizar la trama de violín horizontal:

Mediante el uso del argumento 'vert', podemos crear un gráfico de violín horizontal como se presenta a continuación.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (5)
data_1 = np.aleatorio.Normal (30, 30, 3000)
data_2 = np.aleatorio.Normal (80, 20, 3000)
data_3 = np.aleatorio.Normal (10, 40, 3000)
data_4 = np.aleatorio.Normal (20, 60, 300)
data_5 = np.aleatorio.Normal (70, 50, 3000)
data_6 = np.aleatorio.Normal (50, 10, 3000)
d = [data_1, data_2, data_3, data_4, data_5, data_6]
Fig, Ax = PLT.subtramas ()
hacha.violinplot (d, vert = falso, showmedians = verdadero)
PLT.espectáculo()

Primero, presentamos las bibliotecas en el código que se puede utilizar para crear gráficos de violín. Ahora aplicamos al azar.semilla () usando la biblioteca numpy. Ahora tomamos conjuntos de datos aleatorios para los gráficos de violín. Estos conjuntos de datos se almacenan en diferentes variables. Luego creamos la lista que contiene todos esos conjuntos de datos. Además de esto, empleamos PLT.subtramas (), y también declaramos un nuevo objeto. Para crear gráficos de violín en la figura, tenemos que utilizar el método ViolinPlot () proporcionando los conjuntos de datos como parámetro. También pasamos el argumento 'vert' a esta función. Aquí el valor de este parámetro es 'falso', que muestra que tenemos que hacer gráficos de violín horizontales. Después de todo esto, mostramos el gráfico usando el PLT.función show ().

Conclusión:

En este tutorial, nos hemos comunicado sobre las tramas de violín de Matplotlib. Usando el argumento 'vert', podemos crear estas gráficas en direcciones verticales y horizontales. También agregamos líneas Gird a la trama de violín. Estas gráficas se pueden modificar para demostrar los valores medianos y medios. Un gráfico de violín es mucho más útil que un gráfico de caja simple. Aunque un gráfico de cuadro simplemente muestra resultados estadísticos y valores de cuartiles, una gráfica de violín muestra la dispersión de datos completa.