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python箱线图和小提琴图结合

时间: 2025-06-22 15:43:08 浏览: 9

### 如何在 Python 中同时绘制箱线图和小提琴图为了在同一图表上展示箱线图和小提琴图，可以利用 `seaborn` 库中的功能来实现这一目标。下面是一个完整的例子，展示了如何使用 Seaborn 和 Matplotlib 来创建这样的组合图形。 #### 导入必要的库并设置字体样式首先需要导入所需的库，并配置绘图环境以便支持中文显示[^2]： ```python import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rc("font", family="SimHei", size="15") # 解决中文乱码问题 sns.set_style("whitegrid") # 设置背景网格风格 ``` #### 加载数据集接着加载用于可视化的数据集，在这里选用的是 diamonds 数据集作为示例[^3]： ```python dia = sns.load_dataset("diamonds") ``` #### 绘制组合图通过调用 `violinplot()` 方法先绘制小提琴图，再在其基础上叠加箱线图以提供更丰富的统计信息[^4]： ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) # 小提琴图部分 sns.violinplot(x='cut', y='price', data=dia, inner=None, palette="muted", bw=.2, cut=1, linewidth=1) # 叠加箱线图 sns.boxplot(x='cut', y='price', data=dia, width=0.15, showcaps=False, boxprops={'facecolor': 'None'}, whiskerprops={'linewidth': 0}, saturation=1, medianprops={"color": "red"}, flierprops=dict(marker='o')) ax.set_title('钻石价格按切割等级分布的小提琴图与箱线图') ax.set_xlabel('切割水平') ax.set_ylabel('价格') plt.show() ``` 这段代码实现了在一个坐标系内既能看到整体的数据密度分布情况（由小提琴图表示），又能观察到具体统计数据如四分位数等重要指标（由箱线图体现）。这种组合方式有助于更加全面地理解不同类别的数据特性。

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