在小提琴上“放大”，同时保持准确的四分位数线（matplotlib / seaborn）

Question

TL; DR：如何在保持精确的四分位数线的同时获取小提琴图的子范围？

我正在使用seaborn小提琴曲线图制作报告的静态图表，但据我所知，在保留原始的25 /中位数/ 75四分位数线的同时，无法重绘限制之间的特定区域数据集。

这是我的小提琴示例数据集。 25 /中位数/ 75值在左侧：1.0 / 5.0 / 9.0；右侧：2.0 / 5.0 / 9.0

我的数据长尾巴，所有有用的信息都被压缩到一个很小的区域。我想忽略（但不要扔掉）尾巴，并仔细观察有趣的部分。

我尝试使用ax.set(ylim=(0, upp))重设ylim，但结果图不是很好：锯齿状，并且内线不与小提琴边缘交汇。

是否可以重设y轴限制，但可以获得更好的质量结果？

接下来，我尝试通过从数据集中删除值来切断尾巴。我在第97个百分位掉了东西。小提琴看起来好多了，但是已经为该新数据集重新计算了四分位数线。他们显示的中位数约为4，而不是原始数据集的5。

我正在使用inner =“ quartile”，所以在Seaborn中调用的代码是_ViolinPlotter :: draw_quartiles

def draw_quartiles(self, ax, data, support, density, center, split=False):
        """Draw the quartiles as lines at width of density."""
        q25, q50, q75 = np.percentile(data, [25, 50, 75])

        self.draw_to_density(ax, center, q25, support, density, split,
                             linewidth=self.linewidth,
                             dashes=[self.linewidth * 1.5] * 2)

如您所见，它假设（可以理解）有人要在25、50和75百分位处绘制四分位线。如果有一种方法可以用我自己的值调用draw_to_density（存在？）。

此刻，我正在尝试手动调整线条的位置。找出并设置y值很简单：

for l in ax.lines:
    l.set_ydata(<get correct quartile value from original dataset>)

但是我发现很难找出x的极限，即四分位数处的分布密度。它似乎涉及高斯kde，并且在这一点上它已经变得笨拙和不雅。有没有一种简单的方法来计算每行应该多长？

您有什么建议？ 谢谢您的帮助

• Lnr

Answer 1

感谢@JohanC。

在小提琴图的参数中添加了gridsize=1000，并使用ax.set(ylim=(0, upp))调整了y轴的大小，以显示从0到upp的范围，其中up​​p是上限。更漂亮的外观图：