小提琴图：强大的数据可视化工具

本文深入研究小提琴图，这是一种吸引人的数据可视化技术，合并了框图和密度图。我们将探讨这些图如何揭示数据模式，这对于数据科学家和机器学习专业人员来说是无价的。本指南提供了实用的技术和Python示例，以增强知情决策和有效的复杂数据集的沟通。

关键学习成果：

了解小提琴图的核心组成部分和特征。
将小提琴图与盒子图和密度图区分开。
探索小提琴图在机器学习和数据分析中的应用。
使用Python代码获得动手实践经验创建和比较这些图。
认识小提琴图在探索性数据分析（EDA）和模型评估中的重要性。

目录：

介绍
了解小提琴图
数据分析和机器学习中的应用
比较小提琴，盒子和密度图
结论
常见问题

破译小提琴图：

小提琴图通过将框图和密度图组合在一起，提供了一种可视化数据的精致方法。基础基础在于内核密度估计（KDE），这是一种用于估计随机变量概率密度函数（PDF）的非参数方法。 KDE平滑数据点，提供数据分布的连续表示。

关键KDE概念包括：

内核函数：通过基于距目标点距离分配权重来平滑数据点的函数。高斯内核很常见，但其他（线性，epanechnikov）存在。
带宽：控制KDE的平滑度。较大的带宽超平滑度，而小带宽过宽。
估计： KDE涉及在每个数据点上放置一个内核，并将其求和以进行总体密度估计。数学表示如下：

小提琴图：可视化数据分布的工具

小提琴情节反映了中央盒子图两侧的KDE，从而形成了小提琴形状。关键组成部分是：

中央盒子图：显示中位数和四分位数（IQR）。
密度图：说明数据概率密度，突出显示高浓度区域。
轴： X轴表示类别/组，Y轴显示数据分布。

小提琴绘制了复杂的分布，揭示了多模式和异常值。但是，它们的复杂性可能会降低那些不熟悉数据可视化的人的直觉。

数据科学和机器学习中的应用：

小提琴地块在各种情况下找到使用：

功能分析：了解特征分布，识别异常值以及跨类别的分布。
模型评估：比较预测和实际值以检测偏差和方差。
高参数调整：比较不同的高参数设置的模型性能。

比较可视化方法：

让我们使用流行的Python图书馆Seaborn比较小提琴，盒子和密度地块。

步骤1：安装库

！
打印（'导入库...'，end =''）
进口海洋作为SNS
导入matplotlib.pyplot作为PLT
导入大熊猫作为pd
导入numpy作为NP
打印（“完成”）

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步骤2：生成合成数据

np.random.seed（11）
data = pd.dataframe（{
    “类别”：np.random.choice（['a'，'b'，'c']，size = 100），，
    'value'：np.random.randn（100）
}））

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步骤3：数据摘要

打印（data.head（））
打印（data.describe（include ='all'））
打印（data ['ectory']。value_counts（））
打印（data.isnull（）。sum（））

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步骤4：生成图

图，轴= plt.subplot（1，3，无花果=（18，6））
sns.violinplot（x ='cattory'，y ='value'，data = data，ax = axes [0]）
轴[0] .set_title（'小提琴图'）
sns.boxplot（x ='cattory'，y ='value'，data = data，ax = axes [1]）
axes [1] .set_title（'box plot'）
对于data ['cantory']的类别。unique（）：
    sns.kdeplot（data [data ['cattory'] ==类别] ['value']，label = category，ax = axes [2]）
轴[2] .set_title（'密度图'）
轴[2] .legend（title ='cattory'）
plt.tight_layout（）
plt.show（）

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输出：

小提琴图：可视化数据分布的工具