在使用Seaborn Riuinplots中使用拆分时显示两个盒子图

发布于 2025-01-22 08:25:16 字数 281 浏览 0 评论 0原文

我想制作分裂的小提琴图，也显示两个数据集的框图，例如问题 seaborn：如何在每个海洋小提琴中使用自定义色彩？，问题是，当使用拆分海洋时，只会显示其中一个（我甚至还不清楚我都不清楚如您在答案中所看到的，它指的是哪个数据集，有没有办法克服这一点，或者我应该使用其他软件包？

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情魔剑神 2025-01-29 08:25:16

这是一个带有人工数据集的示例，以显示默认innion ='box'如何显示组合数据集的简单盒子图框。

第二个图显示了innion ='Quartile'的样子。

最右边的绘图显示了一种明确绘制单独的盒子图的方法（使用width =将它们放在靠近中心）。

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

data = pd.DataFrame({'Value': (np.random.randn(4, 100).cumsum(axis=0) + np.array([[15], [5], [12], [7]])).ravel(),
                     'Set': np.repeat(['A', 'B', 'A', 'B'], 100),
                     'x': np.repeat([1, 2], 200)})
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 4))

palette = ['paleturquoise', 'yellow']
sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner='box', palette=palette, ax=ax1)
ax1.set_title('Default, inner="box"')

sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner='quartiles', palette=palette, ax=ax2)
ax2.set_title('Using inner="quartiles"')

sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner=None, palette=palette, ax=ax3)
sns.boxplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', color='white', width=0.3, boxprops={'zorder': 2}, ax=ax3)
ax3.set_title('Explicitely drawing boxplots')
handles, labels = ax3.get_legend_handles_labels()
ax3.legend(handles[:2], labels[:2], title='Set')
plt.tight_layout()
plt.show()

Here is an example with an artificial dataset to show how the default inner='box' shows a simple boxplot-like box for the combined dataset.

The second plot shows how inner='quartile' looks like.

The rightmost plot shows an approach to explicitly draw separate boxplots (using width= to place them close to the center).

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

data = pd.DataFrame({'Value': (np.random.randn(4, 100).cumsum(axis=0) + np.array([[15], [5], [12], [7]])).ravel(),
                     'Set': np.repeat(['A', 'B', 'A', 'B'], 100),
                     'x': np.repeat([1, 2], 200)})
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 4))

palette = ['paleturquoise', 'yellow']
sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner='box', palette=palette, ax=ax1)
ax1.set_title('Default, inner="box"')

sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner='quartiles', palette=palette, ax=ax2)
ax2.set_title('Using inner="quartiles"')

sns.violinplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', split=True, inner=None, palette=palette, ax=ax3)
sns.boxplot(data=data, x='x', y='Value', hue='Set', color='white', width=0.3, boxprops={'zorder': 2}, ax=ax3)
ax3.set_title('Explicitely drawing boxplots')
handles, labels = ax3.get_legend_handles_labels()
ax3.legend(handles[:2], labels[:2], title='Set')
plt.tight_layout()
plt.show()