Построение violin-графиков с использованием Matplotlib

Введение

В этом практическом занятии мы научимся создавать violin-графики с использованием библиотеки Matplotlib в Python. Violin-графики используются для визуализации распределения набора данных. Эти графики похожи на box-plot, но в отличие от них, вместо показа только суммарных статистик, violin-графики показывают полное распределение данных.

Мы будем использовать примерный набор данных для создания violin-графиков и изменять различные параметры, чтобы наблюдать за изменениями в графике.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Начнем с импорта необходимых библиотек для создания violin-графиков.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Создаем примерный набор данных

Мы создадим примерный набор данных с использованием библиотеки numpy. Мы создадим шесть наборов данных с разными стандартными отклонениями.

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

## fake data
pos = [1, 2, 4, 5, 7, 8]
data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in pos]

Создаем пользовательские violin-графики

Мы создадим пользовательские violin-графики, изменив различные параметры. Мы создадим 5 пользовательских violin-графиков с использованием разных параметров.

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 6))

## Custom violinplot 1
axs[0, 0].violinplot(data, pos, points=20, widths=0.3,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[0, 0].set_title('Custom violinplot 1', fontsize=fs)

## Custom violinplot 2
axs[0, 1].violinplot(data, pos, points=40, widths=0.5,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method='silverman')
axs[0, 1].set_title('Custom violinplot 2', fontsize=fs)

## Custom violinplot 3
axs[0, 2].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
                     showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5)
axs[0, 2].set_title('Custom violinplot 3', fontsize=fs)

## Custom violinplot 4
axs[0, 3].violinplot(data, pos, points=60, widths=0.7, showmeans=True,
                     showextrema=True, showmedians=True, bw_method=0.5,
                     quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]])
axs[0, 3].set_title('Custom violinplot 4', fontsize=fs)

## Custom violinplot 5
axs[0, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=60, widths=0.7,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[0, 4].set_title('Custom violinplot 5', fontsize=fs)

Создаем еще более пользовательских violin-графиков

Мы создадим еще более пользовательских violin-графиков с использованием разных параметров.

## Custom violinplot 6
axs[1, 0].violinplot(data, pos, points=80, vert=False, widths=0.7,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axs[1, 0].set_title('Custom violinplot 6', fontsize=fs)

## Custom violinplot 7
axs[1, 1].violinplot(data, pos, points=100, vert=False, widths=0.9,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method='silverman')
axs[1, 1].set_title('Custom violinplot 7', fontsize=fs)

## Custom violinplot 8
axs[1, 2].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     bw_method=0.5)
axs[1, 2].set_title('Custom violinplot 8', fontsize=fs)

## Custom violinplot 9
axs[1, 3].violinplot(data, pos, points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[[0.1], [], [], [0.175, 0.954], [0.75], [0.25]],
                     bw_method=0.5)
axs[1, 3].set_title('Custom violinplot 9', fontsize=fs)

## Custom violinplot 10
axs[1, 4].violinplot(data[-1:], pos[-1:], points=200, vert=False, widths=1.1,
                     showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                     quantiles=[0.05, 0.1, 0.8, 0.9], bw_method=0.5)
axs[1, 4].set_title('Custom violinplot 10', fontsize=fs)

Настраиваем внешний вид графика

Мы настроим внешний вид графика, удалив метки оси y и добавив заголовок к графику.

for ax in axs.flat:
    ax.set_yticklabels([])

fig.suptitle("Violin Plotting Examples")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать violin-графики с использованием библиотеки Matplotlib в Python. Мы создали пользовательские violin-графики, изменив различные параметры, такие как количество точек, ширину полосы KDE и квартили. Мы также узнали, как настроить внешний вид графика, удалив метки оси y и добавив заголовок к графику.