Diagramme en violon (3D)

Fonctions :

  • go.Violin()

    go.Violin() crée un diagramme en violon, qui combine un graphique en boîte (boxplot) avec une estimation de la densité de probabilité des données, permettant de visualiser la distribution complète des données numériques.

    Importation :

    import plotly.graph_objects as go

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    y list, array Données numériques à représenter (axe vertical). [] (liste vide)
    x list, array Valeurs catégorielles (pour plusieurs violons groupés). []
    name str Nom de la trace affiché dans la légende. None
    box dict Affichage du boxplot intégré : {'visible': True} ou {'visible': False}. {'visible': True}
    meanline dict Affichage de la ligne de la moyenne : {'visible': True} ou {'visible': False}. {'visible': False}
    points str Affichage des points : 'all', 'outliers', 'suspectedoutliers', ou False (aucun). 'outliers'
    marker dict Personnalisation des points (couleur, taille, etc.). {}

    Exemple de code :

    import plotly.graph_objects as go

# Données numériques simulées
data = [7, 8, 5, 10, 6, 9, 4, 15, 7, 6, 8, 12, 14, 9]

# Création de la trace Violin plot
violin_trace = go.Violin(y=data, name='Données', box={'visible': True}, meanline={'visible': True}, points='all')

# Création de la figure
fig = go.Figure(data=[violin_trace])

# Affichage
fig.show()
    Résultat du code

    Explication du code :

    importe la bibliothèque plotly.graph_objects.


    Données à tracer
     La liste `data` contient les valeurs numériques à représenter sous forme de diagramme en violon. 
    Création de la trace Violin plot
     `go.Violin(...)` crée un diagramme en violon avec : - `y=data` les valeurs numériques, - `name='Données'` pour identifier la trace dans la légende, - `box={'visible': True}` affiche le boxplot intégré, - `meanline={'visible': True}` affiche la ligne de la moyenne, - `points='all'` affiche tous les points individuels. 
    Création et affichage de la figure
     `go.Figure(data=[violin_trace])` crée la figure avec la trace, et `fig.show()` affiche le graphique.