seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box', split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)
它显示了定量数据在一个(或多个)分类变量的多个层次上的分布,这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
以泰坦尼克号例题为数据集:
train_df[["Pclass", "Age"]].head(10)
'''
Pclass Age Survived
0 3 22.0 0
1 1 38.0 1
2 3 26.0 1
3 1 35.0 1
4 3 35.0 0
...
'''
Unknown.png