Version 3.1.1
Matplotlib is hiring a Research Software Engineering Fellow! See discourse for details. Apply by January 3, 2020
请注意，尽管小提琴图与Tukey（1977）的盒形图密切相关，但它们添加了有用的信息，如样本数据的分布（密度迹线）。
默认情况下，方框图显示的数据点超出1.5*四分位范围，作为胡须上方或下方的异常值，而小提琴图显示的是整个数据范围。
关于箱线图及其历史的一个很好的一般参考资料可以在这里找到：http://vita.had.co.nz/papers/boxplots.pdf
小提琴绘图需要matplotlib>1.4。
有关小提琴绘图的更多信息，SciKit学习文档有一个很好的部分：http://scikit-learn.org/stable/modules/density.html
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4))
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
# generate some random test data
all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(6, 10)]
# plot violin plot
axes[0].violinplot(all_data,
showmeans=False,
showmedians=True)
axes[0].set_title('Violin plot')
# plot box plot
axes[1].boxplot(all_data)
axes[1].set_title('Box plot')
# adding horizontal grid lines
for ax in axes:
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(all_data))])
ax.set_xlabel('Four separate samples')
ax.set_ylabel('Observed values')
# add x-tick labels
plt.setp(axes, xticks=[y + 1 for y in range(len(all_data))],
xticklabels=['x1', 'x2', 'x3', 'x4'])
plt.show()