Matplotlib - 小提琴图介绍 首页MatplotlibMatplotlib - 小提琴图

Violin图与箱形图相似，不同之处在于它们还显示了数据在不同值处的概率密度，在该箱形图上叠加了内核密度估计。像箱形图一样，Violin图用来表示跨不同"类别"的变量分布(或样本分布)的比较。

Violin图比普通箱图更具信息性。实际上，虽然箱形图仅显示汇总统计信息，如均值/中位数和四分位数范围，但Violin图却显示了数据的完整分布。

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(10)
collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 200)
collectn_2 = np.random.normal(80, 30, 200)
collectn_3 = np.random.normal(90, 20, 200)
collectn_4 = np.random.normal(70, 25, 200)

## combine these different collections into a list
data_to_plot = [collectn_1, collectn_2, collectn_3, collectn_4]

# Create a figure instance
fig = plt.figure()

# Create an axes instance
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])

# Create the boxplot
bp = ax.violinplot(data_to_plot)
plt.show()