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plotly vs seaborn: python中的小提琴图

plotly和seaborn都是Python中常用的数据可视化库,用于绘制小提琴图(violin plot)。

小提琴图是一种用于展示数据分布和概率密度的图表类型。它结合了箱线图和核密度估计图的特点,可以同时显示数据的中位数、四分位数、离群值以及数据的分布情况。

plotly是一个交互式可视化库,提供了丰富的图表类型和交互功能。它可以生成高度可定制的小提琴图,并支持在图表中添加标签、注释、颜色映射等。plotly还支持将图表导出为静态图像或动态的HTML文件,并可以在Web应用程序中嵌入使用。

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综上所述,plotly和seaborn都是用于绘制小提琴图的Python库,plotly提供了更丰富的交互功能,而seaborn则更加简单易用。根据具体需求和个人喜好,可以选择适合自己的库来进行数据可视化。

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【小提琴图】其实是【箱线图】与【核密度图】的结合,【箱线图】展示了分位数的位置,【小提琴图】则展示了任意位置的密度,通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。 小提琴图的内部是箱线图(有的图中位数会用白点表示,但归根结底都是箱线图的变化);外部包裹的就是核密度图,某区域图形面积越大,某个值附近分布的概率越大。 通过箱线图,可以查看有关数据的基本分布信息,例如中位数,平均值,四分位数,以及最大值和最小值,但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值(也就是数据分布极其不均匀),那么箱线图就无法展现这一信息,这时候小提琴图的优势就展现出来了!

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