以下代码为我提供了一个非常漂亮的 fiddle 图(以及其中的箱线图)。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
foo = np.random.rand(100)
sns.violinplot(foo)
plt.boxplot(foo)
plt.show()
到目前为止一切顺利。但是，当我查看 foo 时，该变量不包含任何负值。 seaborn 情节在这里似乎具有误导性。普通的 matplotlib 箱线图给出的结果更接近我的预期。
如何制作更合适的 fiddle 图(不显示假负值)？
最佳答案
正如评论所指出的，这是基于 gaussian KDE 的假设的结果(我不确定我是否称其为“人工制品”)。如前所述，这在某种程度上是不可避免的，如果您的数据不符合这些假设，您最好只使用箱线图，它仅显示实际数据中存在的点。
但是，在您的回复中，您询问它是否可以“更紧”地合身，这可能意味着一些事情。
一个答案可能是改变平滑内核的带宽。你用 bw 参数来做到这一点，它实际上是一个比例因子；将使用的带宽是 bw * data.std():
data = np.random.rand(100)
sns.violinplot(y=data, bw=.1)
另一个答案可能是在数据点的极端处截断 fiddle 。 KDE 仍将适合密度超出数据范围的密度，但不会显示尾部。您可以使用 cut 参数执行此操作，该参数指定应绘制密度极值后的带宽单位数。要截断，请将其设置为 0:
sns.violinplot(y=data, cut=0)
顺便说一下，violinplot 的 API 是 going to change在 0.6 中，我在这里使用的是开发版本，但是 bw 和 cut 参数都存在于当前发布的版本中，并且行为方式大致相同。
关于python - 如何更好地拟合seaborn fiddle 情节？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28115637/
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