在 seaborn regplot 中调整误差线的方法

Question

背景
我正在使用sns.regplot（seaborn 0.11.0，Python 3.8.5）绘制我的数据。我使用参数“x_estimator”来绘制 x 轴上显示的每个类别的平均值，对于 x 轴上的每个点，我都有一个错误栏，它使用sns.regplot 参数“ci”和“boot”引导.

由于此图需要具有 800 的特定每英寸点数 (DPI)，因此我需要重新调整原始图的缩放比例以确保获得所需的 DPI。

问题
由于重新缩放，我的错误栏似乎相当“宽”。我想让它们不那么宽，如果可能的话，我还想在错误栏上添加大写。我使用随机生成的数据集在下面包含了我的代码。运行此代码，可以看到plot that I obtain 具有正确的 DPI，但是错误栏太宽了。

编辑澄清

我对置信区间 (CI) 本身很好。我唯一担心的是 CI 有点太宽了。这可能是一些格式问题。我已经检查了line_kws 和scatter_kws，但我找不到 CI 的任何格式选项。我想要的输出看起来像this：相同的条，但不像原来的那样“重”。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

#%%

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy             as np
import pandas            as pd
import seaborn           as sns

from matplotlib import rcParams

#%%

# seaborn params
sns.set_style("ticks")
sns.set_context("paper")

# plotting params
rcParams['font.family']     = 'Times New Roman'
rcParams['axes.titlesize']  = 6
rcParams['axes.labelsize']  = 5
rcParams['xtick.labelsize'] = 5
rcParams['ytick.labelsize'] = 5

#%%

# some toy data into to pandas dataframe
df = pd.DataFrame({'Y': np.random.normal(0, 1, (800,)), 
                   'X': np.repeat(range(1, 9), 100), 
                   'Condition': np.tile(["A", "B"], 400)}, 
                  index=range(800))

#%%
    
# make a subplot with 1 row and 2 columns
fig, ax_list = plt.subplots(1, 2,
                            sharex  = True, 
                            sharey  = True,
                            squeeze = True)

# A condition
g = sns.regplot(x           = "X", 
                y           = "Y", 
                data        = df.loc[df["Condition"] == "A"], 
                x_estimator = np.mean, 
                x_ci        = "ci", 
                ci          = 95,
                n_boot      = 5000,
                scatter_kws = {"s":15}, 
                line_kws    = {'lw': .75},
                color       = "darkgrey",
                ax          = ax_list[0])

# B condition
g = sns.regplot(x           = "X", 
                y           = "Y", 
                data        = df.loc[df["Condition"] == "B"], 
                x_estimator = np.mean, 
                x_ci        = "ci", 
                ci          = 95,
                n_boot      = 5000,
                scatter_kws = {"s":15}, 
                line_kws    = {'lw': .75},
                color       = "black",
                ax          = ax_list[1])

# figure parameters (left figure)
ax_list[0].set_title("A condition")   
ax_list[0].set_xticks(np.arange(1, 9))
ax_list[0].set_xlim(0.5, 8.5)
ax_list[0].set_xlabel("X")
ax_list[0].set_ylabel("Y")

# figure parameters (right figure)
ax_list[1].set_title("B condition")   
ax_list[1].set_xlabel("X")
ax_list[1].set_ylabel("Y")

# general title
fig.suptitle("Y ~ X", fontsize = 8) 

#%%

# set the size of the image
fig.set_size_inches(3, 2)

# play around until the figure is satisfactory (difficult due to high DPI)
plt.subplots_adjust(top=0.85, bottom=0.15, left=0.185, right=0.95, hspace=0.075,
                    wspace=0.2)

# save as tiff with defined DPI
plt.savefig(fname = "test.tiff", dpi = 800)

plt.close("all")

Answer 1

我自己也遇到了这个问题，并找到了一个 hacky 解决方案。 看起来置信区间 (CI) 的关键字参数尚未向用户公开（请参阅here）。但是我们可以看到它将 CI 线宽从mpl.rcParams 设置为1.75 * linewidth。所以我认为你可以通过破解 matplotlib rcParams 上下文管理器来得到你想要的。

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import seaborn as sns

# Insert other code from your question here
# to get your dataframe
df = ...

# Play around with this number until you get the desired line width
line_width_reduction = 0.5

linewidth = mpl.rcParams["lines.linewidth"]
with mpl.rc_context({"lines.linewidth": line_width_reduction * linewidth}):
    g = sns.regplot(
        x="X", 
        y="Y", 
        data=df.loc[df["Condition"] == "A"], 
        x_estimator=np.mean, 
        x_ci="ci", 
        ci=95,
        n_boot=5000,
        scatter_kws={"s":15}, 
        line_kws={'lw': .75},
        color="darkgrey",
        ax=ax_list[0]
    )

Answer 2

尝试将sns.regplot中的ci参数设置为较低的值