如何阻止小提琴图切断异常值或极值
How to stop violin plot cutting off outliers or extreme values
我左边是seaborn小提琴图，右边是matplotlib
如您所见，matplotlib 删除了一些 values/data，即使使用 showextrema=True 或 False，也没有任何效果。如何让 matplotlib 使用 violin plot 来保留这些值？
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
a = [195.0, 245.0, 142.0, 237.0, 153.0, 238.0, 168.0, 145.0, 229.0, 138.0, 176.0, 116.0, 252.0, 148.0, 199.0, 162.0, 134.0, 163.0, 130.0, 339.0, 152.0, 208.0, 152.0, 192.0, 163.0, 249.0, 113.0, 176.0, 123.0, 189.0, 150.0, 207.0, 184.0, 153.0, 228.0, 153.0, 170.0, 118.0, 302.0, 197.0, 211.0, 159.0, 228.0, 147.0, 166.0, 156.0, 167.0, 147.0, 126.0, 155.0, 138.0, 159.0, 139.0, 111.0, 133.0, 134.0, 131.0, 156.0, 240.0, 207.0, 150.0, 207.0, 265.0, 151.0, 173.0, 157.0, 261.0, 186.0, 195.0, 158.0, 272.0, 134.0, 221.0, 131.0, 252.0, 148.0, 178.0, 206.0, 146.0, 217.0, 159.0, 190.0, 156.0, 172.0, 159.0, 141.0, 167.0, 168.0, 218.0, 191.0, 207.0, 164.0]
fig, axes = plt.subplots()
# Seaborn violin plot
sns.violinplot(data=a, width=0.6, color="w" )
# Matplotlib violin plot
axes.violinplot(a, showmeans=True, showmedians=False, showextrema=False, widths = 0.6)
axes.set_xticks([y+1 for y in range(2)])
plt.show()
KDE 为 matplotlib violinplot 绘制的范围是输入值的范围。这在代码中定义得很深，所以没有简单的选择来改变它。
相比之下，seaborn violinplot 可以很好地控制 KDE 范围。默认情况下，它会将显示的 KDE 曲线扩展到绘图每一侧 KDE 带宽的两倍。这是由 sns.violinplot(, cut=2) 的 cut 参数引导的，默认为 2。如果你设置 cut=0，你将获得与 matplotlib 小提琴图相同的结果。连同手动选择 KDE 带宽作为浮点数 sns.violinplot(..., bw = 0.2, cut=2) 的选项，您可以很好地控制小提琴图的显示方式。
总而言之，如果您需要对 KDE 曲线的范围进行细粒度控制，请使用 seaborn violinplot。
我左边是seaborn小提琴图，右边是matplotlib
如您所见，matplotlib 删除了一些 values/data，即使使用 showextrema=True 或 False，也没有任何效果。如何让 matplotlib 使用 violin plot 来保留这些值？
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
a = [195.0, 245.0, 142.0, 237.0, 153.0, 238.0, 168.0, 145.0, 229.0, 138.0, 176.0, 116.0, 252.0, 148.0, 199.0, 162.0, 134.0, 163.0, 130.0, 339.0, 152.0, 208.0, 152.0, 192.0, 163.0, 249.0, 113.0, 176.0, 123.0, 189.0, 150.0, 207.0, 184.0, 153.0, 228.0, 153.0, 170.0, 118.0, 302.0, 197.0, 211.0, 159.0, 228.0, 147.0, 166.0, 156.0, 167.0, 147.0, 126.0, 155.0, 138.0, 159.0, 139.0, 111.0, 133.0, 134.0, 131.0, 156.0, 240.0, 207.0, 150.0, 207.0, 265.0, 151.0, 173.0, 157.0, 261.0, 186.0, 195.0, 158.0, 272.0, 134.0, 221.0, 131.0, 252.0, 148.0, 178.0, 206.0, 146.0, 217.0, 159.0, 190.0, 156.0, 172.0, 159.0, 141.0, 167.0, 168.0, 218.0, 191.0, 207.0, 164.0]
fig, axes = plt.subplots()
# Seaborn violin plot
sns.violinplot(data=a, width=0.6, color="w" )
# Matplotlib violin plot
axes.violinplot(a, showmeans=True, showmedians=False, showextrema=False, widths = 0.6)
axes.set_xticks([y+1 for y in range(2)])
plt.show()
KDE 为 matplotlib violinplot 绘制的范围是输入值的范围。这在代码中定义得很深，所以没有简单的选择来改变它。
相比之下，seaborn violinplot 可以很好地控制 KDE 范围。默认情况下，它会将显示的 KDE 曲线扩展到绘图每一侧 KDE 带宽的两倍。这是由 sns.violinplot(, cut=2) 的 cut 参数引导的，默认为 2。如果你设置 cut=0，你将获得与 matplotlib 小提琴图相同的结果。连同手动选择 KDE 带宽作为浮点数 sns.violinplot(..., bw = 0.2, cut=2) 的选项，您可以很好地控制小提琴图的显示方式。
总而言之，如果您需要对 KDE 曲线的范围进行细粒度控制，请使用 seaborn violinplot。