Natuurlijk! Hier is een voorbeeld van hoe je je Seaborn-violinplot kunt optimaliseren volgens jouw specificaties: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Voorbeeld: laad je dataset # dataset = pd.read_csv('jouw_data.csv') # Stel het stijlthema en het kleurpalet in sns.set_theme(style="whitegrid", palette="pastel") # Creëer de plot met specifieke figuurafmetingen plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = sns.violinplot( x='regio', y='verkoop', hue='productcategorie', data=dataset, split=True ) # Markeer uitbijters in productcategorie B b_data = dataset[dataset['productcategorie'] == 'B'] # Bepaal de uitbijters (bijvoorbeeld buiten 1.5*IQR) Q1 = b_data['verkoop'].quantile(0.25) Q3 = b_data['verkoop'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR # Plot de uitbijters outliers = b_data[(b_data['verkoop'] < lower_bound) | (b_data['verkoop'] > upper_bound)] ax.scatter( outliers['regio'], outliers['verkoop'], color='red', marker='o', s=50, label='Uitbijters B' ) # Voeg titel en labels toe ax.set_title('Verkoopgegevens per Regio en Productcategorie') ax.set_xlabel('Regio') ax.set_ylabel('Verkoop') # Optioneel: voeg legenda toe ax.legend() # Toon de plot plt.tight_layout() plt.show() ``` Enkele tips voor een publicatietype grafiek: - Gebruik een consistent pastel kleurenpalet. - Zorg voor voldoende contrast en leesbaarheid. - Voeg duidelijke annotaties toe waar nodig. - Bewaar de afbeelding in hoge resolutie, bijvoorbeeld: `plt.savefig('publicatiegrafiek.png', dpi=300)`. Wil je dat ik de code aanpas op basis van je exacte dataset of verdere details?

Hier is een geoptimaliseerde code voor je Seaborn-violinplot met publicatiekwaliteit: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # Stel de stijl in sns.set_theme(style="whitegrid") sns.set_palette("pastel") # Maak figuur met gewenst formaat plt.figure(figsize=(10, 6)) # Creëer violinplot violin_plot = sns.violinplot( x='productcategorie', y='verkoop', data=df, cut=0, # Scherpere randen inner="quartile", # Toon quartielen binnen de violin saturation=0.8 # Iets meer verzadiging voor betere zichtbaarheid ) # Markeer uitbijters specifiek voor categorie B # Identificeer uitbijters voor categorie B categorie_b_data = df[df['productcategorie'] == 'B']['verkoop'] Q1 = categorie_b_data.quantile(0.25) Q3 = categorie_b_data.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 outlier_threshold = 1.5 * IQR outliers = categorie_b_data[(categorie_b_data < (Q1 - outlier_threshold)) | (categorie_b_data > (Q3 + outlier_threshold))] # Markeer uitbijters for i, outlier_value in enumerate(outliers): # Vind de x-positie voor categorie B x_pos = list(df['productcategorie'].unique()).index('B') plt.scatter(x_pos, outlier_value, color='red', s=60, edgecolors='black', linewidth=1, zorder=10, label='Uitbijters categorie B' if i == 0 else "") # Verbeter labels en titel plt.xlabel('Productcategorie', fontsize=12, fontweight='bold') plt.ylabel('Verkoopcijfers', fontsize=12, fontweight='bold') plt.title('Verdeling van verkoopcijfers per productcategorie', fontsize=14, fontweight='bold', pad=20) # Verbeter de legenda if len(outliers) > 0: plt.legend(loc='upper right') # Verfijn de layout plt.tight_layout() # Verwijder boven en rechter randen voor schonere look sns.despine() # Toon de plot plt.show() ``` Extra optimalisatietips: 1. Gebruik `plt.savefig('violinplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')` voor hoge-resolutie export 2. Overweeg `sns.color_palette("pastel", n_colors=len(df['productcategorie'].unique()))` voor consistente kleuren 3. Voeg `plt.xticks(rotation=45)` toe als categorienamen lang zijn 4. Gebruik `fontfamily='sans-serif'` in tekstopties voor betere leesbaarheid Deze instellingen zorgen voor een professionele, publicatieklare visualisatie met de gewenste pastelkleuren en duidelijke markering van uitbijters in categorie B.