如何在Seaborn boxplot中编辑胡须，传单，帽子等属性

Question

我使用Seaborn包创建了一个带有重叠stripplot的嵌套boxplot。我在stackoverflow上看到了关于如何使用sns.boxplot生成的ax.artists编辑individual boxes和all boxes的 框 属性的答案。

有没有办法使用类似的方法编辑whisker，cap，flier等属性？目前，我必须手动编辑seaborn中restyle_boxplot类的_BoxPlotter()方法中的值 - ＆gt; distinctical.py文件从默认绘图到所需的绘图：

默认情节：

所需图片：

以下是我的参考代码：

sns.set_style('whitegrid')

fig1, ax1 = plt.subplots()


ax1 = sns.boxplot(x="Facility", y="% Savings", hue="Analysis",
             data=totalSavings)

plt.setp(ax1.artists,fill=False) # <--- Current Artist functionality

ax1 = sns.stripplot(x="Facility", y="% Savings", hue="Analysis",
                    data=totalSavings, jitter=.05,edgecolor = 'gray',
                    split=True,linewidth = 0, size = 6,alpha = .6)

ax1.tick_params(axis='both', labelsize=13)
ax1.set_xticklabels(['Test 1','Test 2','Test 3','Test 4','Test 5'], rotation=90)
ax1.set_xlabel('')
ax1.set_ylabel('Percent Savings (%)', fontsize = 14)


handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
legend1 = plt.legend(handles[0:3], ['A','B','C'],bbox_to_anchor=(1.05, 1), 
                     loc=2, borderaxespad=0.)
plt.setp(plt.gca().get_legend().get_texts(), fontsize='12') 
fig1.set_size_inches(10,7)

Answer 1

您需要编辑存储在Line2D。

中的ax.lines个对象

下面是一个脚本来创建一个箱形图（基于示例here），然后根据问题的样式编辑线条和艺术家（即没有填充，所有的线条和标记都是相同的颜色，等等。）

您还可以修复图例中的矩形面片，但需要使用ax.get_legend().get_patches()。

我还在第二个Axes上绘制了原始的boxplot作为参考。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(2)

sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set1", ax=ax1)
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set1", ax=ax2)

for i,artist in enumerate(ax2.artists):
    # Set the linecolor on the artist to the facecolor, and set the facecolor to None
    col = artist.get_facecolor()
    artist.set_edgecolor(col)
    artist.set_facecolor('None')

    # Each box has 6 associated Line2D objects (to make the whiskers, fliers, etc.)
    # Loop over them here, and use the same colour as above
    for j in range(i*6,i*6+6):
        line = ax2.lines[j]
        line.set_color(col)
        line.set_mfc(col)
        line.set_mec(col)

# Also fix the legend
for legpatch in ax2.get_legend().get_patches():
    col = legpatch.get_facecolor()
    legpatch.set_edgecolor(col)
    legpatch.set_facecolor('None')

plt.show()