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小提琴图 (Violin Plot) 类似纺锤，小提琴图是一种用来显示数据分布和概率密度的图形，结合了箱线图和核密度图的特点。小提琴图的中间部分是一个箱线图，显示了数据的中位数、四分位数和异常值。小提琴图的两侧是一个核密度图，显示了数据的分布形状。小提琴图可以用来比较不同类别或分组的数据，展示数据的差异和相似性。

示例如下：

源码：

#!/usr/bin/env python
# -- coding: utf-8 --
"""
Copyright (c) 2022. All rights reserved.
Created by C. L. Wang on 2023/6/6
"""
import osimport matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as snsfrom myutils.project_utils import read_excel_to_df
from root_dir import DATA_DIRdef draw_violin_plot(df, score_col_name, label_col_name,x_label="", y_label="", title="",is_show=False, save_name=""):"""绘制小提琴图:param df: 数据格式，至少包括两列，即数据值列score，标签列label，相同类别的标签相同:param score_col_name: 数值列名称:param label_col_name: 标签列名称:param x_label: 显示的x标签:param y_label: 显示的y标签:param title: 显示的图名称:param is_show:  是否IDE显示:param save_name: 是否存储文件，tight格式:return:"""plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80)sns.violinplot(x=label_col_name, y=score_col_name, data=df, inner='quartile')plt.xlabel(xlabel=x_label)plt.ylabel(ylabel=y_label)if title:plt.title(title, fontsize=12)if save_name:# transparent=Trueplt.savefig(save_name, bbox_inches='tight', format='png')if is_show:plt.show()def main():df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230601_tmscore_56.xls"))# df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230605_dockq_9_final.xls"))# df.info()# 加工数据格式，满足数值和标签的格式score1 = df["m0-score"]score2 = df["m1-score"]score3 = df["cur-score"]label_col = ["SOTA" for _ in range(df["m0-score"].size)] + \["Baseline" for _ in range(df["m1-score"].size)] + \["Our Best" for _ in range(df["cur-score"].size)]score_list = pd.concat([score1, score2, score3])score_name = "DockQ"data = {score_name: score_list, "label": label_col}new_df = pd.DataFrame(data)# df.info()draw_violin_plot(new_df, score_col_name=score_name, label_col_name="label",x_label="", y_label=score_name,is_show=True, save_name="xxx.png")if __name__ == '__main__':main()

参考：Matplotlib可视化最有价值的50个图表（附完整Python源代码）