Matplotlib 3.0 - axes.Axes.violin

matplotlib.axes.Axes.violin




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matplotlib.axes.Axes.violin

Axes.violin(vpstats, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False) [source]

वायलिन भूखंडों के लिए ड्राइंग समारोह।

vpstats प्रत्येक कॉलम के लिए वायलिन प्लॉट vpstats । प्रत्येक भरा क्षेत्र माध्य, न्यूनतम और अधिकतम पर वैकल्पिक लाइनों के साथ संपूर्ण डेटा रेंज का प्रतिनिधित्व करता है।

पैरामीटर:
vpstats : list of dicts

प्रत्येक वायलिन भूखंड के लिए आँकड़े युक्त शब्दकोशों की एक सूची। आवश्यक कुंजी हैं:

  • coords : निर्देशांक युक्त एक खंभे की सूची जिसमें वायलिन के कर्नेल घनत्व अनुमान का मूल्यांकन किया गया था।
  • vals : कर्नेल घनत्व के मानों वाले स्केलरों की एक सूची, जो कोर्डर्स में दिए गए प्रत्येक निर्देशांक पर अनुमान लगाते हैं।
  • mean : इस वायलिन के डेटासेट का माध्य मान।
  • median : इस वायलिन के डेटासेट के लिए माध्यिका मान।
  • min : इस वायलिन के डेटासेट के लिए न्यूनतम मूल्य।
  • max : इस वायलिन के डेटासेट के लिए अधिकतम मूल्य।
positions : array-like, default = [1, 2, ..., n]

वायलिन की स्थिति निर्धारित करता है। टिक और सीमाएं स्वचालित रूप से पदों से मेल खाने के लिए निर्धारित की जाती हैं।

vert : bool, default = True.

यदि सत्य है, तो वायलिनों को मौखिक रूप से प्लॉट करें। अन्यथा, वायलिन को क्षैतिज रूप से प्लॉट करता है।

widths : array-like, default = 0.5

या तो एक स्केलर या एक वेक्टर जो प्रत्येक वायलिन की अधिकतम चौड़ाई निर्धारित करता है। डिफ़ॉल्ट 0.5 है, जो उपलब्ध क्षैतिज स्थान के लगभग आधे का उपयोग करता है।

showmeans : bool, default = False

यदि सत्य है, तो साधनों के प्रतिपादन को टॉगल करेगा।

showextrema : bool, default = True

यदि सही है, तो एक्स्ट्रेमा के प्रतिपादन को टॉगल करेंगे।

showmedians : bool, default = False

यदि सही है, तो मध्यस्थों का प्रतिपादन टॉगल होगा।

यह दिखाता है:
result : dict

एक शब्दकोश वायलिनप्लॉट के प्रत्येक घटक को तैयार किए गए संगत संग्रह उदाहरणों की सूची में मैप करता है। शब्दकोश में निम्नलिखित कुंजियाँ हैं:

  • bodies : matplotlib.collections.PolyCollection उदाहरणों की एक सूची जिसमें प्रत्येक वायलिन का भरा क्षेत्र है।
  • cmeans : एक matplotlib.collections.LineCollection उदाहरण वायलिन के वितरण के प्रत्येक के औसत मूल्यों की पहचान करने के लिए बनाया गया है।
  • cmins : एक matplotlib.collections.LineCollection उदाहरण प्रत्येक वायलिन के वितरण के नीचे की पहचान करने के लिए बनाया।
  • cmaxes : एक matplotlib.collections.LineCollection उदाहरण प्रत्येक वायलिन के वितरण के शीर्ष की पहचान करने के लिए बनाया गया है।
  • cbars : एक matplotlib.collections.LineCollection उदाहरण प्रत्येक वायलिन के वितरण के केंद्रों की पहचान करने के लिए बनाया गया है।
  • cmedians : एक matplotlib.collections.LineCollection उदाहरण वायलिन के वितरण के प्रत्येक के माध्य मूल्यों की पहचान करने के लिए बनाया गया है।