【问题标题】:Seaborn stripplot in logscale对数刻度的 Seaborn 带状图
【发布时间】:2020-12-29 02:53:02
【问题描述】:

我正在使用 pyplot.boxplots 以对数刻度绘制箱线图,然后我想使用 seaborn 在其上绘制 swarmplot/条形图。 然而,seaborn 把我们整个规模都弄乱了,而且情节非常荒谬。知道如何在 seaborn 中提供自定义位置吗?

att1= np.sort(np.unique(df1.att1))

w = 0.085
width = lambda p, w: 10 ** (np.log10(p) + w / 2.) - 10 ** (np.log10(p) - w / 2.)
custom_widths = width(freqns, w)


ax.boxplot([df1[df1.att1== xi].att2 for xi in att1], positions=att1,
           boxprops={'facecolor': 'none'}, medianprops={'color': 'black'}, patch_artist=True,
           widths=custom_widths)
ax.set_xscale("log")
fig.set_size_inches(10.5, 8)
means = [np.median(df1[df1.Frequency == xi].CapDensity) for xi in freqs]
plt.plot(freqns, means, '--k*', lw=1.2)

这是没有带状图的图像:

sns.stripplot(x="Frequency", y="CapDensity",data=df1, edgecolor="black", linewidth=.3, jitter=0.1, zorder=0.5, ax=ax)

这是我在箱线图上绘制条形图的时候。

【问题讨论】:

  • 在末尾设置比例
  • df1 未定义
  • 代码只是整个脚本的一部分,用于了解我正在绘制的内容和方式。我无法共享数据,而且我太新手,无法生成与情节匹配的随机数据。我希望你明白。感谢您的考虑
  • @PaulH 如果您在最后设置对数刻度,xlims 将以线性刻度计算并且太宽(甚至不可能)。当 x 值为 1 和 100 时,默认 xlim 为 -3.95, 104.95。首先设置 logscale 时,默认填充按预期工作。

标签: python matplotlib seaborn boxplot


【解决方案1】:

问题是您使用att1 作为箱线图的位置,而seaborn 将始终在内部位置0,1,2,3,... 放置条形图。最简单的解决方案是也通过 matplotlib 创建条形图。 (创建 swarmplot 会复杂得多。)

假设您有与上一个问题相似的数据,可以创建这样的图:

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': np.random.choice([1, 3, 5, 8, 10, 30, 50, 100], 500),
                   'y': np.random.normal(750, 20, 500)})

xvals = np.unique(df.x)
w = 0.085
width = lambda p, w: 10 ** (np.log10(p) + w / 2.) - 10 ** (np.log10(p) - w / 2.)
custom_widths = width(xvals, w)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
ax.set_xscale('log')
ax.boxplot([df[df.x == xi].y for xi in xvals],
           positions=xvals, showfliers=False,
           boxprops={'facecolor': 'none'}, medianprops={'color': 'black'}, patch_artist=True,
           widths=custom_widths)
medians = [np.median(df[df.x == xi].y) for xi in xvals]
ax.plot(xvals, medians, '--k*', lw=2)
ax.set_xticks(xvals)
for xi, wi in zip(xvals, custom_widths):
    yis = df[df.x == xi].y
    ax.scatter(xi + np.random.uniform(-wi / 2, wi / 2, yis.size), yis)
plt.show()

【讨论】:

  • 谢谢,这就是我要找的。似乎 seaborn 要成为可靠的出版级情节还有很长的路要走
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