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在上图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。
数据化分析解读：
1.通常汽缸数量少的汽车每加仑汽油可以行驶更多里程数；
2.4缸汽车的油耗分布比较分散，6缸汽车的油耗分布相对集中，8缸汽车的油耗分布很不均匀（中间大两头小）；
3.4缸和8缸汽车的油耗都存在比较明显的离散值（上侧的须或下侧的须较长）。
总结：
【小提琴图】其实是【箱线图】与【核密度图】的结合，【箱线图】展示了分位数的位置，【小提琴图】则展示了任意位置的密度，通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。
如何绘制【小提琴图】？
在R软件中安装vioplot包
install.packages("vioplot")
载入vioplot包
library("vioplot")
定义需要绘制的变量数据
x1 <- mtcarscyl==4]
x2 <- mtcarscyl==6]
x3 <- mtcarscyl==8]
绘制小提琴图
vioplot(x1,x2,x3,names=c("4缸", "6缸", "8缸"), col="gold")
title("小提琴图：不同缸数对应每加仑汽油行驶里程数分布")
