用列表绘制小提琴图

Question

我想用Python绘制小提琴图，以解决多元回归问题。我尝试获取时间序列输入的预测标量值。选择的库可能是matplotlib和/或seaborn，但我愿意接受其他建议。

这就是我所拥有的：

1. 我的n个受试者中的每一个n个基本真理值的列表[g_1，g_2，... g_n]。
k个时间序列输入（即列表）由我的n个主题中的每个j个元素组成。请注意，每个主题的k和j不必相等。
2. 我的n个主题中的每一个的k个预测。

示例输入：

• 真实情况：[14,67,342,5]
• 时间序列输入：[[19,2434,23432，-123，-54]，[99,23,4，-6]，[1,2,3,4,5,6,7,8] ，[-1，-2，-3]]

执行回归后的示例输出：

• 预测：[17,54,312，-2]

我想获得的是一个不错的小提琴图，如this tutorial所示。这是我的熊猫数据框的样子：

dataframe = pd.DataFrame(
{'Predictions': predictions, # This is a list of k elements 
 'Subject IDs': subjectIDs, # This is a list of n strings
 'Ground truths': groundtruths #  This is a list of n float values
})

尝试使用

绘制图

sns.violinplot( ax = ax, y = dataframe["Predictions"] ) 

仅导致：

TypeError：未找到与指定签名匹配的循环，并且未找到用于ufunc add的强制转换

此外，我还已经尝试使用命令

遵循官方seaborn documentation

ax = sns.violinplot(x="Subject IDs", y="Predictions", data=dataframe)

相反。但是，这只会导致

TypeError：不可散列的类型：“列表”

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更新：如果我将“预测”列表视为元组，则可以成功创建一个没有错误的图，但不幸的是，由于将所有预测值都放在y轴上，因此该图已完全弄糟（请参见下面的代码段）。

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因此，我的问题是：如何在x轴上绘制所有主体ID，在y轴上显示地面实况并预测的概率分布，相应的平均值和置信区间为小提琴情节？

Answer 1

好的，我解决了我的问题。问题出在我的输入熊猫数据框。我必须确保为我的每个观察结果准确地分配了一个预测，而不是不完整列表。

这是我的数据框的外观：

data = pd.DataFrame(
{'groundtruths': groundtruthsList,
 'predictions': predictionsList,
 'subjectIDs': subjectIDsList
})
print(data.head())

   groundtruths    predictions    subjectIDs  
 0    70            75.864983        01  
 1    70            50.814903        01  
 2    70            80.715569        01  
 3    70            70.627260        01  
 4    70            49.516285        01
 .    .                 .             .
 .    .                 .             .
 .    .                 .             .

现在，由于数据框具有正确的格式，因此我可以轻松地绘制精美的小提琴图

sns.violinplot(x="subjectIDs", y="predictions", data=data)

也可以使用一个简单的seaborn scatterplot来很好地说明该图中每个主题的基本事实。