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python：3.12.3
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Python绘制小提琴图

小提琴图(violin plot)用于显示数据分布及其概率密度

• 图形中间相当于箱线图:黑色粗条代表四分位范围，分别展示中位数、25%分位数、75%分位数;
• 两侧的曲线代表核密度图:越胖表示该位置的数据数量越多

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")

1.读取保险费数据集

df = pd.read_csv("../DATA_POOL/PY_DATA/ant-learn-visualization-master/datas/insurance/insurance.csv")
df.head()

	age	sex	bmi	children	smoker	region	charges
0	19	female	27.900	0	yes	southwest	16884.92400
1	18	male	33.770	1	no	southeast	1725.55230
2	28	male	33.000	3	no	southeast	4449.46200
3	33	male	22.705	0	no	northwest	21984.47061
4	32	male	28.880	0	no	northwest	3866.85520

2.全部保险费的数据分布

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x=df["charges"])

<Axes: xlabel='charges'>

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3.性别男女与保险费的关系分布

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="sex", y="charges", data=df)

<Axes: xlabel='sex', ylabel='charges'>

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4.是否抽烟与保险费的关系分布

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="smoker", y="charges", data=df)

<Axes: xlabel='smoker', ylabel='charges'>

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5.孩子个数与保险费的关系分布

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="children", y="charges",data=df)

<Axes: xlabel='children', ylabel='charges'>

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6.年龄与保险费的关系分布

df["age"]=(df["age"]/10).astype(int)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="age", y="charges", data=df)

<Axes: xlabel='age', ylabel='charges'>

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