如何更好地拟合seaborn小提琴图

下面的代码给了我一个非常漂亮的小提琴图（以及其中的箱线图）。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

foo = np.random.rand(100)
sns.violinplot(foo)
plt.boxplot(foo)
plt.show()

到目前为止，一切都很好。然而，当我看到foo，该变量不包含任何负值。这seaborn这里的情节似乎有误导性。正常的 matplotlib 箱线图给出的结果更接近我的预期。

如何制作更适合的小提琴图（不显示假负值）？

正如评论所指出的，这是高斯 KDE 基础假设的结果（我不确定我是否会称其为“工件”）。正如已经提到的，这是不可避免的，如果您的数据不满足这些假设，您最好使用箱线图，它仅显示实际数据中存在的点。

然而，在您的回复中，您询问是否可以“更紧”，这可能意味着一些事情。

一种答案可能是改变平滑内核的带宽。你用bw参数，实际上是一个比例因子；将使用的带宽是bw * data.std():

data = np.random.rand(100)
sns.violinplot(y=data, bw=.1)

另一个答案可能是在数据点的极值处截断小提琴。 KDE 仍将是fit密度超出数据范围，但不会显示尾部。你用cut参数，指定应绘制超过密度极值的带宽单位。要截断，请将其设置为 0：

sns.violinplot(y=data, cut=0)

顺便说一句，APIviolinplot is 将会改变 https://github.com/mwaskom/seaborn/pull/410在 0.6 中，我在这里使用的是开发版本，但是bw and cut参数存在于当前发布的版本中，并且行为方式大致相同。