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一、小提琴图简介
1.1 小提琴图的概念
小提琴图（Violin Plot）通常用于显示数据的分布及其概率密度，其结合了箱形图和密度函数的特征，可以很好的显示数据的分布形状。如下图所示，中间的黑色粗线条表示四分位数的范围，从其上延伸出来的细黑线表示95%置信区间，而白色点则为中位数。
下面内容待定：
箱形图在数据显示方面受到限制，简单的设计往往隐藏了有关数据分布的重要细节。例如使用箱形图时，我们不能了解数据分布是双模还是多模。虽然小提琴图可以显示更多详情，但它们也可能包含较多干扰信息。
小提琴图的内部是箱线图（有的图中位数会用白点表示，但归根结底都是箱线图的变化）；外部包裹的就是核密度图，某区域图形面积越大，某个值附近分布的概率越大。
通过箱线图，可以查看有关数据的基本分布信息，例如中位数，平均值，四分位数，以及最大值和最小值，但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值（也就是数据分布极其不均匀），那么箱线图就无法展现这一信息，这时候小提琴图的优势就展现出来了！
1.2 小提琴图与箱线图、核密度函数以及高斯混合体之间的关系与区别
核密度函数图：本质上是直方图的拟合曲线，其可以看作概率密度曲线。以正态分布的核密度函数为例，可结合博文
标签：小提琴,线图,None,axs,Python,matplotlib,绘图,True,boxplot From： https://www.cnblogs.com/metafullstack/p/17658735.html