Violin-Plot-Anpassung#

Dieses Beispiel demonstriert, wie Violin-Plots vollständig angepasst werden können. Der erste Plot zeigt den Standardstil, indem nur die Daten bereitgestellt werden. Der zweite Plot beschränkt zunächst, was Matplotlib mit zusätzlichen Schlüsselwortargumenten zeichnet. Anschließend wird eine vereinfachte Darstellung eines Boxplots darüber gezeichnet. Zuletzt werden die Stile der Künstler der Violinen modifiziert.

Weitere Informationen zu Violin-Plots finden Sie in einem ausgezeichneten Abschnitt der scikit-learn-Dokumentation: https://scikit-learn.de/stable/modules/density.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def adjacent_values(vals, q1, q3):
    upper_adjacent_value = q3 + (q3 - q1) * 1.5
    upper_adjacent_value = np.clip(upper_adjacent_value, q3, vals[-1])

    lower_adjacent_value = q1 - (q3 - q1) * 1.5
    lower_adjacent_value = np.clip(lower_adjacent_value, vals[0], q1)
    return lower_adjacent_value, upper_adjacent_value


def set_axis_style(ax, labels):
    ax.set_xticks(np.arange(1, len(labels) + 1), labels=labels)
    ax.set_xlim(0.25, len(labels) + 0.75)
    ax.set_xlabel('Sample name')


# create test data
np.random.seed(19680801)
data = [sorted(np.random.normal(0, std, 100)) for std in range(1, 5)]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4), sharey=True)

ax1.set_title('Default violin plot')
ax1.set_ylabel('Observed values')
ax1.violinplot(data)

ax2.set_title('Customized violin plot')
parts = ax2.violinplot(
        data, showmeans=False, showmedians=False,
        showextrema=False)

for pc in parts['bodies']:
    pc.set_facecolor('#D43F3A')
    pc.set_edgecolor('black')
    pc.set_alpha(1)

quartile1, medians, quartile3 = np.percentile(data, [25, 50, 75], axis=1)
whiskers = np.array([
    adjacent_values(sorted_array, q1, q3)
    for sorted_array, q1, q3 in zip(data, quartile1, quartile3)])
whiskers_min, whiskers_max = whiskers[:, 0], whiskers[:, 1]

inds = np.arange(1, len(medians) + 1)
ax2.scatter(inds, medians, marker='o', color='white', s=30, zorder=3)
ax2.vlines(inds, quartile1, quartile3, color='k', linestyle='-', lw=5)
ax2.vlines(inds, whiskers_min, whiskers_max, color='k', linestyle='-', lw=1)

# set style for the axes
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
for ax in [ax1, ax2]:
    set_axis_style(ax, labels)

plt.subplots_adjust(bottom=0.15, wspace=0.05)
plt.show()

Default violin plot, Customized violin plot

Schlagwörter: plot-type: violin domain: statistics

Referenzen

Die Verwendung der folgenden Funktionen, Methoden, Klassen und Module wird in diesem Beispiel gezeigt

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