バイオリン図
violinplot【バイオリン図 (データ指定)】
violin【バイオリン図 (データ分布指定)】

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    2, 2,
    figsize=(6, 6),
    tight_layout=True,
)

# データ
rng = np.random.default_rng(12345)
dataset_0 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=100).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=300).astype(int),
]
dataset_0 = np.clip(dataset_0, 0, 100)
dataset_1 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=200).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=200).astype(int),
]
dataset_1 = np.clip(dataset_1, 0, 100)
dataset_2 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=300).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=100).astype(int),
]
dataset_2 = np.clip(dataset_2, 0, 100)

# グラフ (0, 0)
axs[0, 0].set_title('データ指定 (単一図)')
axs[0, 0].violinplot(
    dataset_1,
)
axs[0, 0].set_xticks([1], ['Data 1'])

# グラフ (0, 1)
axs[0, 1].set_title('データ指定 (複数図)')
axs[0, 1].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
)
axs[0, 1].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data 0', 'Data 1', 'Data 2'],
)

# グラフ (1, 0)
axs[1, 0].set_title('データキー指定')
axs[1, 0].violinplot(
    'DATA_1',
    data={
        'DATA_0': dataset_0,
        'DATA_1': dataset_1,
        'DATA_2': dataset_2,
    },
)
axs[1, 0].set_xticks([1], ['Data 1'])

# グラフ (1, 1)
axs[1, 1].set_title('データ指定 (複数図・水平方向)')
axs[1, 1].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
    vert=False,
)
axs[1, 1].set_yticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data 0', 'Data 1', 'Data 2'],
)

# 表示
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
plt.figure(
    figsize=(3, 3),
    tight_layout=True,
)

# データ
rng = np.random.default_rng(12345)
dataset_0 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=100).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=300).astype(int),
]
dataset_0 = np.clip(dataset_0, 0, 100)
dataset_1 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=200).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=200).astype(int),
]
dataset_1 = np.clip(dataset_1, 0, 100)
dataset_2 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=300).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=100).astype(int),
]
dataset_2 = np.clip(dataset_2, 0, 100)

# グラフ (0, 1)
plt.title('pyplot.violinplot\n【バイオリン図 (データ指定)】')
plt.violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
)
plt.xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data 0', 'Data 1', 'Data 2'],
)

# 表示
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    2, 2,
    figsize=(6, 6),
    tight_layout=True,
)

# データ
rng = np.random.default_rng(12345)
dataset_0 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=100).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=300).astype(int),
]
dataset_0 = np.clip(dataset_0, 0, 100)
dataset_1 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=200).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=200).astype(int),
]
dataset_1 = np.clip(dataset_1, 0, 100)
dataset_2 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=300).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=100).astype(int),
]
dataset_2 = np.clip(dataset_2, 0, 100)

# グラフ (0, 0)
axs[0, 0].set_title('デフォルト (単一図)')
axs[0, 0].violinplot(
    dataset_1,
)

# グラフ (0, 1)
axs[0, 1].set_title('カスタマイズ (単一図)')
parts_01 = axs[0, 1].violinplot(
    dataset_1,
    widths=1.0,
    showmeans=True,
    showextrema=True,
    showmedians=True,
    quantiles=[0.25, 0.75],  # 説明用の値
)
axs[0, 1].set_xlim(0, 2)
axs[0, 1].set_xticks([1], ['Data 1'])
# 本体領域
print(parts_01['bodies'][0].get_alpha())
# 出力：0.3
parts_01['bodies'][0].set_alpha(1)
parts_01['bodies'][0].set_facecolor('lightgreen')
parts_01['bodies'][0].set_edgecolor('black')
parts_01['bodies'][0].set_linewidth(2)
# 平均値の線分
parts_01['cmeans'].set_color('red')
parts_01['cmeans'].set_linewidth(3)
# 最小値の線分
parts_01['cmins'].set_color('orange')
parts_01['cmins'].set_linewidth(3)
# 最大値の線分
parts_01['cmaxes'].set_color('orange')
parts_01['cmaxes'].set_linewidth(3)
# 中心線の線分
parts_01['cbars'].set_colors('green')
parts_01['cbars'].set_linewidth(3)
# 中央値の線分
parts_01['cmedians'].set_color('cyan')
parts_01['cmedians'].set_linewidth(3)
# 分位値の線分
parts_01['cquantiles'].set_color('white')
parts_01['cquantiles'].set_linewidth(3)

# グラフ (1, 0)
axs[1, 0].set_title('デフォルト (複数図)')
axs[1, 0].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
)

# グラフ (1, 1)
axs[1, 1].set_title('カスタマイズ (複数図)')
parts_11 = axs[1, 1].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
    widths=0.9,
    showmeans=True,
    showextrema=True,
    showmedians=True,
    quantiles=[[0.25, 0.75], [0.25, 0.75], [0.25, 0.75]],  # 説明用の値
)
axs[1, 1].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data 0', 'Data 1', 'Data 2'],
)

# 本体領域
print(parts_11['bodies'][0].get_alpha())
# 出力：0.3
# parts_11['bodies'][0].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][0].set_facecolor('red')
parts_11['bodies'][0].set_edgecolor('cyan')
parts_11['bodies'][0].set_linewidth(5)
# parts_11['bodies'][1].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][1].set_facecolor('green')
parts_11['bodies'][1].set_edgecolor('cyan')
parts_11['bodies'][1].set_linewidth(5)
# parts_11['bodies'][2].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][2].set_facecolor('blue')
parts_11['bodies'][2].set_edgecolor('cyan')
parts_11['bodies'][2].set_linewidth(5)
# 平均値の線分
parts_11['cmeans'].set_color('red')
parts_11['cmeans'].set_linewidth(2)
# 最小値の線分
parts_11['cmins'].set_color('orange')
parts_11['cmins'].set_linewidth(2)
# 最大値の線分
parts_11['cmaxes'].set_color('orange')
parts_11['cmaxes'].set_linewidth(2)
# 中心線の線分
parts_11['cbars'].set_colors(['red', 'green', 'blue'])
parts_11['cbars'].set_linewidth(2)
# 中央値の線分
parts_11['cmedians'].set_color('cyan')
parts_11['cmedians'].set_linewidth(2)
# 分位値の線分
parts_11['cquantiles'].set_color('white')
parts_11['cquantiles'].set_linewidth(2)

# 表示
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    1, 2,
    figsize=(6, 3),
    tight_layout=True,
)
plt.suptitle('suptitle【タイトル (全体)】')

# データ
rng = np.random.default_rng(12345)
dataset_0 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=100).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=300).astype(int),
]
dataset_0 = np.clip(dataset_0, 0, 100)
dataset_1 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=200).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=200).astype(int),
]
dataset_1 = np.clip(dataset_1, 0, 100)
dataset_2 = np.r_[
    rng.normal(loc=25, scale=10, size=300).astype(int),
    rng.normal(loc=75, scale=10, size=100).astype(int),
]
dataset_2 = np.clip(dataset_2, 0, 100)

# グラフ (0)
axs[0].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
)
# タイトル 設定
axs[0].set_title('title【タイトル】')
# 軸ラベル 設定
axs[0].set_xlabel('xlabel【ｘ軸ラベル】')
axs[0].set_ylabel('ylabel【ｙ軸ラベル】')
# 範囲 追加
axs[0].axhspan(
    30, 70,
    facecolor='lightyellow',
    edgecolor='red',
    zorder=0.9
)
# 目盛り 設定
axs[0].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data A', 'Data B', 'Data C'],
)
# データ上限・下限 設定
axs[0].set_ybound(10, 90)

# グラフ (1)
axs[1].violinplot(
    [dataset_0, dataset_1, dataset_2],
)
# タイトル 設定
axs[1].set_title('title【タイトル】')
# 軸ラベル 設定
axs[1].set_xlabel('xlabel【ｘ軸ラベル】')
axs[1].set_ylabel('ylabel【ｙ軸ラベル】')
# 目盛り 設定
axs[1].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data X', 'Data Y', 'Data Z'],
)
# 水平線 追加
axs[1].axhline(25, linestyle='--', color='red')
axs[1].axhline(50)
axs[1].axhline(75, linestyle='--', color='red')
# 表示範囲 設定
axs[1].set_ylim(-20, 120)

# 表示
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    2, 2,
    figsize=(6, 6),
    tight_layout=True,
)

# データ分布
dataset_a = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
}
dataset_b = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
}
dataset_c = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
}
vpstats_1 = [dataset_b]
vpstats_3 = [dataset_a, dataset_b, dataset_c]

# グラフ (0, 0)
axs[0, 0].set_title('単一図・垂直方向')
axs[0, 0].violin(
    vpstats_1,
)
axs[0, 0].set_xticks([1], ['Data B'])

# グラフ (0, 1)
axs[0, 1].set_title('単一図・水平方向')
axs[0, 1].violin(
    vpstats_1,
    vert=False,
)
axs[0, 1].set_yticks([1], ['Data B'])

# グラフ (1, 0)
axs[1, 0].set_title('複数図・垂直方向')
axs[1, 0].violin(
    vpstats_3,
)
axs[1, 0].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data A', 'Data B', 'Data C'],
)

# グラフ (1, 1)
axs[1, 1].set_title('複数図・水平方向')
axs[1, 1].violin(
    vpstats_3,
    vert=False,
)
axs[1, 1].set_yticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data A', 'Data B', 'Data C'],
)

# 表示
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 初期設定
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = \
    ['Yu Gothic', 'Hiragino Maru Gothic Pro', 'Noto Sans CJK JP']
fig, axs = plt.subplots(
    2, 2,
    figsize=(6, 6),
    tight_layout=True,
)

# データ分布
dataset_a = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
    'quantiles': [25, 75],  # 説明用の値
}
dataset_b = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
    'quantiles': [25, 75],  # 説明用の値
}
dataset_c = {
    'coords': [～],
    'vals': [～],
    'mean': ～,
    'median': ～,
    'min': ～,
    'max': ～,
    'quantiles': [25, 75],  # 説明用の値
}
vpstats_1 = [dataset_b]
vpstats_3 = [dataset_a, dataset_b, dataset_c]

# グラフ (0, 0)
axs[0, 0].set_title('デフォルト (単一図)')
axs[0, 0].violin(
    vpstats_1,
)

# グラフ (0, 1)
axs[0, 1].set_title('カスタマイズ (単一図)')
parts_01 = axs[0, 1].violin(
    vpstats_1,
    widths=1.0,
    showmeans=True,
    showextrema=True,
    showmedians=True,
)
axs[0, 1].set_xlim(0, 2)
axs[0, 1].set_xticks([1], ['Data B'])
# 本体領域
print(parts_01['bodies'][0].get_alpha())
# 出力：0.3
parts_01['bodies'][0].set_alpha(1)
parts_01['bodies'][0].set_facecolor('lightgreen')
parts_01['bodies'][0].set_edgecolor('black')
parts_01['bodies'][0].set_linewidth(2)
# 平均値の線分
parts_01['cmeans'].set_color('red')
parts_01['cmeans'].set_linewidth(2)
# 最小値の線分
parts_01['cmins'].set_color('orange')
parts_01['cmins'].set_linewidth(2)
# 最大値の線分
parts_01['cmaxes'].set_color('orange')
parts_01['cmaxes'].set_linewidth(2)
# 中心線の線分
parts_01['cbars'].set_colors(['green'])
parts_01['cbars'].set_linewidth(2)
# 中央値の線分
parts_01['cmedians'].set_color('cyan')
parts_01['cmedians'].set_linewidth(2)
# 分位値の線分
parts_01['cquantiles'].set_color('white')
parts_01['cquantiles'].set_linewidth(2)

# グラフ (1, 0)
axs[1, 0].set_title('デフォルト (複数図)')
axs[1, 0].violin(
    vpstats_3,
)

# グラフ (1, 1)
axs[1, 1].set_title('カスタマイズ (複数図)')
parts_11 = axs[1, 1].violin(
    vpstats_3,
    widths=0.9,
    showmeans=True,
    showextrema=True,
    showmedians=True,
)
axs[1, 1].set_xticks(
    [1, 2, 3],
    ['Data A', 'Data B', 'Data C'],
)
# 本体領域
parts_11['bodies'][0].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][0].set_facecolor('red')
parts_11['bodies'][0].set_edgecolor('black')
parts_11['bodies'][1].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][1].set_facecolor('green')
parts_11['bodies'][1].set_edgecolor('black')
parts_11['bodies'][2].set_alpha(1)
parts_11['bodies'][2].set_facecolor('blue')
parts_11['bodies'][2].set_edgecolor('black')
# 平均値の線分
parts_11['cmeans'].set_colors(['blue', 'red', 'red'])
parts_11['cmeans'].set_linewidth(2)
# 最小値の線分
parts_11['cmins'].set_color('orange')
parts_11['cmins'].set_linewidth(2)
# 最大値の線分
parts_11['cmaxes'].set_color('orange')
parts_11['cmaxes'].set_linewidth(2)
# 中心線の線分
parts_11['cbars'].set_colors(['white', 'white', 'white'])
parts_11['cbars'].set_linewidth(2)
# 中央値の線分
parts_11['cmedians'].set_color('cyan')
parts_11['cmedians'].set_linewidth(2)
# 分位値の線分
parts_11['cquantiles'].set_color('white')
parts_11['cquantiles'].set_linewidth(2)

# 表示
plt.show()