バイオリンプロットはボックスプロットに似ていますが、異なる値でのデータの確率密度も表示される点が異なります。 これらのプロットには、標準のボックスプロットのように、データの中央値のマーカーと四分位範囲を示すボックスが含まれます。 このボックスプロットには、カーネル密度の推定がオーバーレイされています。 ボックスプロットと同様に、バイオリンプロットは、異なる「カテゴリ」にわたる変数分布（またはサンプル分布）の比較を表すために使用されます。
バイオリンプロットは、プレーンボックスプロットよりも有益です。 実際、ボックスプロットは平均/中央値や四分位範囲などの要約統計のみを表示しますが、バイオリンプロットはデータの完全な分布を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10)
collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 200)
collectn_2 = np.random.normal(80, 30, 200)
collectn_3 = np.random.normal(90, 20, 200)
collectn_4 = np.random.normal(70, 25, 200)
## combine these different collections into a list
data_to_plot = [collectn_1, collectn_2, collectn_3, collectn_4]
# Create a figure instance
fig = plt.figure()
# Create an axes instance
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
# Create the boxplot
bp = ax.violinplot(data_to_plot)
plt.show()
