Lernen Erstellung von Violin-Plots

Ein violinplot ist eine Kombination aus Boxplot und Kerndichteschätzer (KDE).

Während ein Boxplot nur zusammenfassende Statistiken (Median, Quartile) zeigt, stellt ein Violinplot die gesamte Verteilung der Daten dar. Die "Breite" der Violine an einer bestimmten Stelle repräsentiert die Dichte (wie viele Datenpunkte dort vorhanden sind).

Wichtige Parameter

split=True: Wenn eine hue-Variable mit genau zwei Kategorien (z. B. "Male"/"Female") vorliegt, zeichnet dieser Parameter eine Kategorie auf die linke und die andere auf die rechte Hälfte der Violine. Dies erleichtert den Vergleich erheblich;
inner: Steuert, was innerhalb der Violine dargestellt wird;
'box' (Standard): Zeichnet ein Mini-Boxplot;
'point': Zeichnet einzelne Datenpunkte;
'quartile': Zeichnet Linien für das 25., 50. und 75. Perzentil;
bw (Bandbreite): Steuert die Glätte der Kurve (wie bei KDE). Ein kleinerer Wert zeigt mehr Details (und Rauschen); ein größerer Wert macht die Kurve glatter.

Beispiel

Hier ist ein Violinplot, der die Verteilung von total_bill zeigt. Beachten Sie, wie split=True den Vergleich von "Smokers" und "Non-Smokers" innerhalb derselben Violine ermöglicht.


              123456789101112131415161718
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a split violinplot
sns.violinplot(
    data=df,
    x='day',
    y='total_bill',
    hue='smoker',
    split=True,    # Compare sides directly
    inner='quartile', # Show quartile lines
    palette='muted'
)

plt.show()

Aufgabe

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Erstellung einer detaillierten Visualisierung der Tips-Daten.

Import der erforderlichen Bibliotheken und Einlesen des Datensatzes tips.csv.
Erstellung eines Violinplots und Zuweisung des Ergebnisses zu einer Variablen namens g (dies speichert das Axes-Objekt des Plots):

Zuordnung von 'day' zu x und 'total_bill' zu y.
Gruppierung nach 'sex' mittels hue.
Verwendung der Farbpalette 'rocket'.
Aufteilung der Violinen zur direkten Geschlechtervergleichbarkeit (split=True).
Anzeige einzelner Datenpunkte im Inneren durch Setzen von inner='point'.
Festlegung der Glättungsbandbreite bw auf 0.2.

Setzen des Titels des Plots auf 'Tips violinplot' mit der Variable g (z. B. g.set_title(...)).
Anzeige des Plots.

Lösung

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 12

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