调整seaborn.boxplot

Question

我想比较一组分数（score），按某些类别（centrality分组）并按其他类别（model着色）进行比较。我用seaborn尝试了以下内容：

plt.figure(figsize=(14,6))
seaborn.boxplot(x="centrality", y="score", hue="model", data=data, palette=seaborn.color_palette("husl", len(models) +1))
seaborn.despine(offset=10, trim=True)
plt.savefig("/home/i11/staudt/Eval/properties-replication-test.pdf", bbox_inches="tight")

我对这个情节有一些问题：

• 有很多异常值，我不喜欢它们是如何被吸引到这里的。我可以删除它们吗？我可以改变外观以减少混乱吗？我可以给它们着色至少使它们的颜色与盒子颜色相匹配吗？
• model值original是特殊的，因为所有其他分布都应与original的分布进行比较。这应该在视图中直观地反映出来。我可以将original作为每个组的第一个框吗？我可以以某种方式偏移或标记它吗？是否可以在每个original分布的中间位置和通过一组方框画一条水平线？
• score的某些值非常小，如何正确缩放y轴以显示它们？

编辑：

以下是使用对数缩放的y轴的示例 - 也不理想。为什么有些盒子似乎在低端切断？

Answer 1

异常值显示

您应该能够将seaborn.boxplot的任何参数传递给plt.boxplot（参见documentation），这样您就可以通过设置{{1}来调整异常值的显示}}。 Here是您可以使用异常值进行操作的一些示例。

如果您不想显示它们，可以

flierprops

或者你可以将它们变成浅灰色：

seaborn.boxplot(x="centrality", y="score", hue="model", data=data,
                showfliers=False)

群组顺序

您可以使用flierprops = dict(markerfacecolor='0.75', markersize=5, linestyle='none') seaborn.boxplot(x="centrality", y="score", hue="model", data=data, flierprops=flierprops) 手动设置组的顺序，例如

hue_order

缩放y轴

您可以获取所有y值的最小值和最大值，并相应地设置seaborn.boxplot(x="centrality", y="score", hue="model", data=data, hue_order=["original", "Havel..","etc"]) ？像这样：

y_lim

编辑：最后一点并不合理，因为自动y_values = data["scores"].values seaborn.boxplot(x="centrality", y="score", hue="model", data=data, y_lim=(np.min(y_values),np.max(y_values))) 范围已包含所有值，但我只是将其作为如何调整这些设置的示例。正如评论中所提到的，日志缩放可能更有意义。

Answer 2

这个答案已经有一段时间没有活动了，但我会回答 OP 关于未来需要帮助的任何人的奇怪下界的问题。

一旦将 y 轴设置为对数刻度，就不可能表示 y=0，因为 log(0) 趋向于 -inf。

因此，当箱线图下部的值为零或非常接近于零时，箱体看起来像是被“切成两半”。

不用说，用对数刻度表示负 y 值也是不可能的。