Question

查看有关violon plots与seaborn的文档，我想知道如何在同一轴（第1点）上绘制两个系列的小提琴图，并且它们是可比较的（第2点）。

关于第1点，我想重现每个性别的情节：

fig, ax = plt.subplots()
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                    data=tips, split=True, ax=ax)

我可以在两个子图上做到这一点：

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(211)
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
               data=tips[tips.sex == "Female"], split=True, ax=ax)

ax = fig.add_subplot(212)
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
               data=tips[tips.sex == "Male"], split=True, ax=ax)

我想在同一个matplotlib轴上绘制两个小提琴情节系列。

另一点是关于小提琴情节的宽度。我不清楚是否小提琴是否正常化以及如何？我假设为每个图计算宽度。在上面的例子中，为第一个子图绘制了Female的宽度，为第二个子图绘制了Male的宽度。那么我可以直接比较密度吗？我想我可以比较一下形状，但是，例如，我无法比较周一男性吸烟者和女性吸烟者的数量？有没有办法管理小提琴的正常化？

Answer 1

首先，在Seaborn中无法做到这一点。查看我对可能的解决方法的评论，但简而言之，我认为花费的时间不值得。

对于第二个问题，scale和scale_hue violinplot参数控制小提琴补丁的规范化/缩放：

比例：{“area”，“count”，“width”}，可选

用于缩放每个小提琴宽度的方法。如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度。

scale_hue：bool，可选

使用hue变量嵌套小提琴时，此参数确定是否在主要分组变量（scale_hue = True）的每个级别内或在绘图上的所有小提琴中计算缩放比例（scale_hue = False）。

默认值为'area'和False。您可以在下面看到这些参数的变化如何影响小提琴。例如，如果要比较绘图并真实地表示绝对计数，可以设置scale='count'和scale_hue=False。请注意，小提琴仍然会缩放到图中的最大数量（而不是数据集中），所以在我们的例子中，女性最大的小提琴代表约40个观察，而男性最大的小提琴代表~25个观察。

fig, axes = plt.subplots(4, 2, figsize=(10, 16), sharey='row')
axes_cols = (axes.flatten()[::2], axes.flatten()[1::2])

for (sex_name, sex), axes_col in zip(tips.groupby('sex'), axes_cols):
    sns.countplot(x="day", hue="smoker", data=sex, ax=axes_col[0])
    for scale, ax in zip(['area', 'count', 'width'], axes_col[1:]):
        sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
            data=sex, split=True, ax=ax, scale=scale)
        ax.set_title('scale = {}'.format(scale), y=0.95)
sns.despine()
fig.tight_layout()

添加scale_hue=False：

Answer 2

正如Joel Ostblom所说的那样，没有办法在seaborn中原生地绘制几个小提琴情节。我建议按照他的提示解决这个问题。我还在顶部添加了一个计数图，正如他在答案中所做的那样。

我真的不知道提示数据集，因此下面的情节肯定毫无意义。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.5)

tips = sns.load_dataset("tips")
# here you add a new column with the two categorical data you want
tips["sex_time"] = tips[["sex", "time"]].apply(lambda x: "_".join(x), axis=1)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 10), 
                         sharex=True, gridspec_kw=dict(height_ratios=(1, 3), hspace=0))

# select the order you want:
order=["Female_Lunch", "Male_Lunch", "Female_Dinner", "Male_Dinner"]

sns.countplot(
    data=tips, x="sex_time", hue="smoker", 
    order=order,
    ax=axes[0]
)

sns.violinplot(
    x="sex_time", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, 
    split=True, scale="count", scale_hue=False, inner="stick",
    order=order,
    ax=axes[1]
)
axes[1].set_xticklabels(["Lunch (Female)", "Lunch (Male)", "Dinner (Female)", "Dinner (Male)"])
axes[1].set_xlabel("Time (Sex)")
axes[1].legend("")

如何使用seaborn在同一图表上绘制两个小提琴情节系列？

2 个答案: