使用seaborn绘制多分类变量的分组小提琴图
Seaborn是一个基于matplotlib的可视化库，专门用于创建具有高度信息量的、美观、易于理解的统计图表。在Seaborn中，catplot函数是一个十分重要的函数，它可以用于创建各种类型的基于分类变量的图表。本文将介绍如何使用catplot函数来创建多分类变量组合下分组小提琴图(Categorical Plots)。
首先，我们需要导入所需的库和数据集：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入示例数据集tips
tips = sns.load_dataset("tips")
接下来，让我们使用catplot函数来创建分组小提琴图。在catplot函数中，我们需要设置x和y参数来指定要绘制的分类变量，同时还需要设置hue参数来指定另一个分类变量。下面的代码会生成以“day”和“sex”为分类变量，以“total_bill”为y轴变量，以“smoker”为颜色变量的分组小提琴图。
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", col="sex",
kind="violin", data=tips, split=True,
height=4, aspect=.7);
在这个例子中，我们使用了kind参数来指定要绘制分组小提琴图，split参数用于分割小提琴图以显示每个分组内的两个数据集。我们还可以使用col参数来将小提琴图分别绘制在两个不同的列中。
除了分组小提琴图，catplot函数还可以用于创建