如何轻松增强Seaborn小提琴图的简单教程
小提琴图是一种常见的数据可视化，将箱形图和密度图的功能组合在单个图中。这样可以在一个图中可视化更多的信息。例如，我们可以查看箱形图中的基本统计数据、确定可能的异常值，以及查看数据的分布情况。这可以帮助我们了解数据是否倾斜或包含多峰分布。
在我最新的一系列文章中，我一直在探索使用各种主题（包括赛博朋克风格）改进和增强基本的matplotlib图。这种风格为图表提供了未来主义的霓虹灯外观，只需要几行代码就可以应用于matplotlib和seaborn图形。
如果您想了解更多信息，可以查看下面的文章，了解我如何将其应用于matplotlib图。
将您的matplotlib图形赛博朋克化
通过几行代码使您的matplotlib图形从无聊变得有趣
towardsdatascience.com
在这个简短的教程中，我们将使用基本的Seaborn小提琴图并将其赛博朋克化。
导入库和加载数据
我们将从导入我们在本教程中使用的库开始。
这些库包括用于可视化数据的matplotlib和seaborn，用于加载和存储数据的pandas，以及用于将赛博朋克主题应用于seaborn图表的mplcyberpunk。
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport mplcyberpunkimport seaborn as sns导入所需的库之后，我们需要执行的下一步是加载我们的数据。这可以通过使用pandas的read_csv()函数来完成，然后传递数据文件的位置。
我们将使用的数据是XEEK和Force 2020机器学习竞赛的子集，旨在从测井测量中预测岩性。有关该数据集的更多详细信息可以在本文末尾找到。
df = pd.read_csv('data/Xeek_Well_15-9-15.csv')
当我们查看数据帧（df）时，我们会得到上面的图像。我们可以看到，我们有一个单独的井的数据，从485m延伸到3200m。
创建Seaborn小提琴图
从数据帧中，我们将使用两列。RHOB列，其中包含堆积密度测量，以及LITH列，其中包含岩性描述。
我们可以调用以下代码来创建基本的小提琴图。
首先，我们将图的大小设置为10 x 5，这将给我们一个相当大的图来查看，然后我们调用sns.violinplot()并传递所需的参数。
plt.figure(figsize=(10,5))sns.violinplot(x='LITH', y='RHOB', data=df)当我们运行上面的代码时，我们会得到以下的图形。
乍一看，返回的图形看起来不错而且可用，但是我们可以使用 mplcyberpunk 库来改进样式。
将 Cyberpunk 风格应用于 Seaborn 图形
要将 Cyberpunk 风格应用于我们的图形，我们只需要在代码中添加一行额外的代码即可。这行代码使用一个 with 语句，然后调用 plt.style.context，它允许我们将样式应用于正在调用此行下面的图形，而不是更改所有图形的全局样式。
with plt.style.context('cyberpunk'): plt.figure(figsize=(10,5)) sns.violinplot(x='LITH', y='RHOB', data=df)当我们运行上面的代码时，我们将得到以下小提琴图，它已经应用了大部分的 cyberpunk 主题。
mplcyberpunk 库应该执行的一个过程是更改小提琴的颜色。但在我们的情况中，这并未应用。但是可以轻松地修复它。
我们需要创建一个 Cyberpunk 颜色列表来修复它。这些颜色是从 mplcyberpunk 源代码中提取的，但可以更改为任何您想要的颜色。请记住，如果您要进行 Cyberpunk 风格设计，我们可能会使用鲜艳的霓虹色。
除了创建颜色列表之外，我们还可以按字母顺序排序小提琴的顺序，以便它们按照字母顺序排列。这是一个可选步骤，但是一个很好的步骤，特别是在比较具有相同类别的多个数据集时。
my_pal=['#08F7FE', '#FE53BB', '#F5D300', '#00ff41', 'r', '#9467bd', '#de014f']lith_order = df['LITH'].sort_values().unique()要将颜色应用于文件，我们可以将 my_pal 传递到小提琴图的调色板参数中。
但是，要将相同的颜色应用于图形的边缘/线条，我们需要访问集合，它们存储小提琴图的所有部分的列表。
在此列表中，每两个连续的项目对应一个小提琴：第一个是小提琴的主体，第二个是迷你箱形图。
因此，我们需要在我们的 for 循环中考虑到这一点。
with plt.style.context('cyberpunk'): plt.figure(figsize=(15,10)) g=sns.violinplot(x='LITH', y='RHOB', data=df, palette=my_pal, order=lith_order) for i in range(len(g.collections)//2): # divide by 2 because collections include both violin # bodies and the mini box plots g.collections[i*2].set_edgecolor(my_pal[i]) g.collections[i*2].set_alpha(0.8)当我们运行上面的代码时，我们将得到以下带有 Cyberpunk 小提琴的图形。
现在，我们能够控制绘图的线条和颜色，我们可以通过更改填充的 alpha 值使其稍微更亮，并增加 x 和 y 轴标签的大小，对绘图进行最后的微调。
with plt.style.context('cyberpunk'): plt.figure(figsize=(15,10)) g=sns.violinplot(x='LITH', y='RHOB', data=df, palette=my_pal, order=lith_order) for i in range(len(g.collections)//2): g.collections[i*2].set_edgecolor(my_pal[i]) g.collections[i*2].set_alpha(0.9) g.set_ylabel('RHOB\n\n', fontsize=16) g.set_xlabel('\n\nLithology', fontsize=16)总结
mplcyberpunk 库提供了一种快速简便的方法，可以将您的绘图从默认样式转换为具有未来派外观的样式。
在创建这样的图形时，始终重要的是考虑您的受众，并确保您尝试传达的信息和故事仍然清晰。
教程中使用的数据集
这是由 Xeek 和 FORCE 2020（Bormann 等人，2020）举办的机器学习竞赛的训练数据集的子集。该数据集已获得知识共享署名4.0国际许可。
完整的数据集可以通过以下链接访问：https://doi.org/10.5281/zenodo.4351155。
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