Python+Matplotlib绘制小提琴图的示例代码
作者:SpikeKing
小提琴图 (Violin Plot) 类似纺锤,是一种用来显示数据分布和概率密度的图形,本文为大家介绍了Matplotlib绘制小提琴图的函数源码,需要的可以参考一下
小提琴图 (Violin Plot) 类似纺锤,小提琴图是一种用来显示数据分布和概率密度的图形,结合了箱线图和核密度图的特点。小提琴图的中间部分是一个箱线图,显示了数据的中位数、四分位数和异常值。小提琴图的两侧是一个核密度图,显示了数据的分布形状。小提琴图可以用来比较不同类别或分组的数据,展示数据的差异和相似性。
示例如下:
源码如下:
#!/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- """ Copyright (c) 2022. All rights reserved. Created by C. L. Wang on 2023/6/6 """ import os import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from myutils.project_utils import read_excel_to_df from root_dir import DATA_DIR def draw_violin_plot( df, score_col_name, label_col_name, x_label="", y_label="", title="", is_show=False, save_name=""): """ 绘制小提琴图 :param df: 数据格式,至少包括两列,即数据值列score,标签列label,相同类别的标签相同 :param score_col_name: 数值列名称 :param label_col_name: 标签列名称 :param x_label: 显示的x标签 :param y_label: 显示的y标签 :param title: 显示的图名称 :param is_show: 是否IDE显示 :param save_name: 是否存储文件,tight格式 :return: """ plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80) sns.violinplot(x=label_col_name, y=score_col_name, data=df, inner='quartile') plt.xlabel(xlabel=x_label) plt.ylabel(ylabel=y_label) if title: plt.title(title, fontsize=12) if save_name: # transparent=True plt.savefig(save_name, bbox_inches='tight', format='png') if is_show: plt.show() def main(): df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230601_tmscore_56.xls")) # df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230605_dockq_9_final.xls")) # df.info() # 加工数据格式,满足数值和标签的格式 score1 = df["m0-score"] score2 = df["m1-score"] score3 = df["cur-score"] label_col = ["SOTA" for _ in range(df["m0-score"].size)] + \ ["Baseline" for _ in range(df["m1-score"].size)] + \ ["Our Best" for _ in range(df["cur-score"].size)] score_list = pd.concat([score1, score2, score3]) score_name = "DockQ" data = {score_name: score_list, "label": label_col} new_df = pd.DataFrame(data) # df.info() draw_violin_plot(new_df, score_col_name=score_name, label_col_name="label", x_label="", y_label=score_name, is_show=True, save_name="xxx.png") if __name__ == '__main__': main()
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