Aprenda Desenhando Gráficos de Violino

Um violinplot é um híbrido entre um boxplot e um gráfico de densidade de kernel (KDE).

Enquanto um boxplot mostra apenas estatísticas resumidas (mediana, quartis), um violinplot revela a distribuição completa dos dados. A "largura" do violino em qualquer ponto representa a densidade (quantos pontos de dados existem ali).

Parâmetros Principais

split=True: se você possui uma variável hue com exatamente duas categorias (por exemplo, "Male"/"Female"), este parâmetro desenha uma categoria na metade esquerda do violino e a outra na metade direita. Isso facilita muito a comparação entre elas;
inner: controla o que é desenhado dentro do violino;
'box' (padrão): desenha um mini boxplot;
'point': desenha pontos de dados individuais;
'quartile': desenha linhas para os percentis 25, 50 e 75;
bw (largura de banda): controla a suavidade da curva (assim como no KDE). Um número menor revela mais detalhes (e ruído); um número maior deixa a curva mais suave.

Exemplo

Aqui está um violinplot mostrando a distribuição de total_bill. Observe como split=True permite comparar "Smokers" e "Non-Smokers" dentro do mesmo violino.


              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()

Tarefa

Swipe to start coding

Criação de uma visualização detalhada dos dados de gorjetas.

Importar as bibliotecas necessárias e ler o conjunto de dados tips.csv.
Criar um violinplot e atribuir o resultado a uma variável chamada g (isso captura o objeto Axes do gráfico):

Mapear 'day' para x e 'total_bill' para y.
Agrupar por 'sex' utilizando hue.
Utilizar a paleta 'rocket'.
Dividir os violinos para comparar os gêneros lado a lado (split=True).
Exibir os pontos de dados individuais no interior, configurando inner='point'.
Definir a largura de banda de suavização bw para 0.2.

Definir o título do gráfico como 'Tips violinplot' utilizando a variável g (por exemplo, g.set_title(...)).
Exibir o gráfico.

Solução

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Seção 1. Capítulo 12

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