Matplotlib 3.0 - axes.Axes.violinplot

matplotlib.axes.Axes.violinplot




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matplotlib.axes.Axes.violinplot

Axes.violinplot(dataset, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, points=100, bw_method=None, *, data=None)

वायलिन प्लॉट बनाएं।

डेटासेट के प्रत्येक कॉलम या अनुक्रम डेटासेट में प्रत्येक वेक्टर के लिए वायलिन प्लॉट बनाएं। प्रत्येक भरा क्षेत्र माध्य, न्यूनतम और अधिकतम पर वैकल्पिक लाइनों के साथ संपूर्ण डेटा रेंज का प्रतिनिधित्व करता है।

पैरामीटर:
dataset : Array or a sequence of vectors.

इनपुट डेटा।

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 सच है, तो एक ऊर्ध्वाधर वायलिन साजिश रचता है। अन्यथा, एक क्षैतिज वायलिन साजिश बनाता 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 True , तो साधनों के प्रतिपादन को टॉगल करेगा।

showextrema : bool, default = True

यदि True , तो एक्स्ट्रेमा का प्रतिपादन टॉगल करेगा।

showmedians : bool, default = False

यदि True , तो मध्यस्तों के प्रतिपादन को टॉगल किया जाएगा।

points : scalar, default = 100

गॉसियन कर्नेल घनत्व अनुमानों में से प्रत्येक का मूल्यांकन करने के लिए अंकों की संख्या को परिभाषित करता है।

bw_method : str, scalar or callable, optional

अनुमानक बैंडविड्थ की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि। यह 'स्काउट', 'सिल्वरमैन', अदिश स्थिरांक या कॉल करने योग्य हो सकता है। यदि एक स्केलर, यह सीधे kde.factor रूप में उपयोग किया जाएगा। यदि कोई कॉल करने योग्य है, तो उसे अपने एकमात्र पैरामीटर के रूप में GaussianKDE उदाहरण लेना चाहिए और एक स्केलर वापस करना चाहिए। यदि कोई नहीं (डिफ़ॉल्ट), 'स्कॉट' का उपयोग किया जाता है।

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।

टिप्पणियाँ

ध्यान दें

ऊपर वर्णित तर्कों के अलावा, यह फ़ंक्शन डेटा कीवर्ड तर्क ले सकता है। यदि ऐसा कोई डेटा तर्क दिया जाता है, तो निम्न तर्क डेटा द्वारा प्रतिस्थापित किए जाते हैं [<arg>] :

  • निम्नलिखित नामों के साथ सभी तर्क: 'डेटासेट'।

डेटा के रूप में पारित वस्तुओं को आइटम एक्सेस ( data[<arg>] ) और सदस्यता परीक्षण ( <arg> in data ) का समर्थन करना चाहिए।