点参数对matplotlib中的小提琴图有什么作用

Question

更改matplotlib的{​​{1}}中的points参数会什么时候发生？

小提琴图的

violinplot参数定义如下。

  

points：标量，默认= 100

     

定义评估每个高斯核密度估计值的点数。

points

更改图表后，我看到的图表变化很小。为什么会这样呢？

Answer 1

根据[官方文档]（第二重重点）（https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.violinplot.html）

  

点：标量，默认= 100   定义评估每个高斯核密度估计值的点数。

因此，如下面的示例（改编自here所示）所示，当选择很少的点数时，将突出显示点数的影响。当然，结果 还取决于样本量。尝试选择较小的样本大小，例如size=5，然后在下面运行相同的代码。随着点数的增加，密度估算的平滑度自然会提高。在一些截止点上，这需要进行收敛性测试，您不会看到任何明显的影响。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)


fs = 10  # fontsize
pos = [1, 2, 4, 5, 7, 8]
data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in pos]

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 3))

axes[0].violinplot(data, pos, points=2, widths=1,
                      showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True)
axes[0].set_title('Custom violinplot 1', fontsize=fs)

axes[1].violinplot(data, pos, points=5, widths=1,
                      showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                      bw_method='silverman')
axes[1].set_title('Custom violinplot 2', fontsize=fs)

axes[2].violinplot(data, pos, points=100, widths=1,
                      showmeans=True, showextrema=True, showmedians=True,
                      bw_method='silverman')
axes[2].set_title('Custom violinplot 2', fontsize=fs)

for ax in axes.flat:
    ax.set_yticklabels([])

plt.tight_layout()

P.S：要进一步强调这一点，请考虑一个位置和三种情况：@ImportanceOfBeingEarnest建议的5、10和50点

pos = [1]
data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in pos]