小提琴圖：強大的數(shù)據(jù)可視化工具

本文深入研究小提琴圖，這是一種吸引人的數(shù)據(jù)可視化技術，合并了框圖和密度圖。我們將探討這些圖如何揭示數(shù)據(jù)模式，這對于數(shù)據(jù)科學家和機器學習專業(yè)人員來說是無價的。本指南提供了實用的技術和Python示例，以增強知情決策和有效的復雜數(shù)據(jù)集的溝通。

關鍵學習成果：

了解小提琴圖的核心組成部分和特征。
將小提琴圖與盒子圖和密度圖區(qū)分開。
探索小提琴圖在機器學習和數(shù)據(jù)分析中的應用。
使用Python代碼獲得動手實踐經(jīng)驗創(chuàng)建和比較這些圖。
認識小提琴圖在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）和模型評估中的重要性。

目錄：

介紹
了解小提琴圖
數(shù)據(jù)分析和機器學習中的應用
比較小提琴，盒子和密度圖
結論
常見問題

破譯小提琴圖：

小提琴圖通過將框圖和密度圖組合在一起，提供了一種可視化數(shù)據(jù)的精致方法?；A基礎在于內核密度估計（KDE），這是一種用于估計隨機變量概率密度函數(shù)（PDF）的非參數(shù)方法。 KDE平滑數(shù)據(jù)點，提供數(shù)據(jù)分布的連續(xù)表示。

關鍵KDE概念包括：

內核函數(shù)：通過基于距目標點距離分配權重來平滑數(shù)據(jù)點的函數(shù)。高斯內核很常見，但其他（線性，epanechnikov）存在。
帶寬：控制KDE的平滑度。較大的帶寬超平滑度，而小帶寬過寬。
估計： KDE涉及在每個數(shù)據(jù)點上放置一個內核，并將其求和以進行總體密度估計。數(shù)學表示如下：

小提琴圖：可視化數(shù)據(jù)分布的工具

小提琴情節(jié)反映了中央盒子圖兩側的KDE，從而形成了小提琴形狀。關鍵組成部分是：

中央盒子圖：顯示中位數(shù)和四分位數(shù)（IQR）。
密度圖：說明數(shù)據(jù)概率密度，突出顯示高濃度區(qū)域。
軸： X軸表示類別/組，Y軸顯示數(shù)據(jù)分布。

小提琴繪制了復雜的分布，揭示了多模式和異常值。但是，它們的復雜性可能會降低那些不熟悉數(shù)據(jù)可視化的人的直覺。

數(shù)據(jù)科學和機器學習中的應用：

小提琴地塊在各種情況下找到使用：

功能分析：了解特征分布，識別異常值以及跨類別的分布。
模型評估：比較預測和實際值以檢測偏差和方差。
高參數(shù)調整：比較不同的高參數(shù)設置的模型性能。

比較可視化方法：

讓我們使用流行的Python圖書館Seaborn比較小提琴，盒子和密度地塊。

步驟1：安裝庫

！
打印（'導入庫...'，end =''）
進口海洋作為SNS
導入matplotlib.pyplot作為PLT
導入大熊貓作為pd
導入numpy作為NP
打印（“完成”）

步驟2：生成合成數(shù)據(jù)

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

步驟3：數(shù)據(jù)摘要

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

步驟4：生成圖

圖，軸= plt.subplot（1，3，無花果=（18，6））
sns.violinplot（x ='cattory'，y ='value'，data = data，ax = axes [0]）
軸[0] .set_title（'小提琴圖'）
sns.boxplot（x ='cattory'，y ='value'，data = data，ax = axes [1]）
axes [1] .set_title（'box plot'）
對于data ['cantory']的類別。unique（）：
    sns.kdeplot（data [data ['cattory'] ==類別] ['value']，label = category，ax = axes [2]）
軸[2] .set_title（'密度圖'）
軸[2] .legend（title ='cattory'）
plt.tight_layout（）
plt.show（）

輸出：

小提琴圖：可視化數(shù)據(jù)分布的工具