如何更好地适应seaborn小提琴情节？

Question

下面的代码给了我一个非常漂亮的小提琴图（和内部的boxplot）。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

foo = np.random.rand(100)
sns.violinplot(foo)
plt.boxplot(foo)
plt.show()

到目前为止一切顺利。但是，当我查看foo时，变量不包含任何负值。 seaborn情节在这里似乎有误导性。正常的matplotlib箱图提供了更接近我期望的东西。

如何制作更合适的小提琴曲线（不显示假阴性值）？

Answer 1

正如评论所指出的，这是高斯KDE背后假设的结果（我不确定我称之为＆＃34;工件＆＃34;）。正如已经提到的，这有点不可避免，如果您的数据不符合这些假设，您可能最好只使用箱图，该箱图仅显示实际数据中存在的点。

然而，在你的回答中，你会问它是否适合＆＃34;更严格＆＃34;，这可能意味着一些事情。

一个答案可能是改变平滑内核的带宽。你用bw参数做到这一点，这实际上是一个比例因子;将使用的带宽为bw * data.std()：

data = np.random.rand(100)
sns.violinplot(y=data, bw=.1)

另一个答案可能是在数据点的极端处截断小提琴。 KDE仍然 fit ，密度超出数据范围，但尾部不会显示。您可以使用cut参数执行此操作，该参数指定超过应绘制密度的极值的带宽单位数。要截断，请将其设置为0：

sns.violinplot(y=data, cut=0)

顺便说一下，violinplot的API在{0.6}中为going to change，我在这里使用的是开发版本，但bw和cut都是参数存在于当前发布的版本中，并且行为大致相同。