In [1]:

    

import numpy as np
from numpy.random import randn
import pandas as pd

from scipy import stats

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline


    

In [2]:

    

data1 = randn(100)
data2 = randn(100)


    

In [3]:

    

sns.boxplot([data1,data2])


    

    
Out[3]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x117702a10>






    

In [5]:

    

sns.boxplot([data1,data2], whis=np.inf)


    

    
Out[5]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11a57cb90>






    

In [7]:

    

sns.boxplot(data1, whis=np.inf)


    

    
Out[7]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11aa73550>






    

In [8]:

    

sns.boxplot(data2, whis=np.inf)


    

    
Out[8]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11ad2ad90>






    

In [11]:

    

sns.boxplot(data = [data1, data2], orient='v', whis=np.inf)


    

    
Out[11]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11b14c5d0>






    

In [12]:

    

data1 = stats.norm(0,5).rvs(100)


    

In [13]:

    

data2 = np.concatenate([stats.gamma(5).rvs(50) - 1, 
                       stats.gamma(5).rvs(50) * - 1])


    

In [15]:

    

sns.boxplot(data = [data1, data2], orient='v', whis=np.inf)


    

    
Out[15]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11b2efad0>






    

In [17]:

    

sns.violinplot(data=[data1, data2])


    

    
Out[17]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11b7afa50>






    

In [18]:

    

sns.violinplot(data=[data1, data2], bw=.01)


    

    
Out[18]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11b91ef10>






    

In [19]:

    

sns.violinplot(data=[data1, data2], inner='stick')


    

    
Out[19]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x11ba98750>






    

In [ ]: