跨越移动范围的山脊线/ Joyplot

Question

（使用Python 3.0），我想以0.25为增量在指定范围内计算和绘制给定数据的PDF，以便于可视化。

由于使用了SO社区，因此已经完成了计算单个图的工作，但是我不能完全正确地在值的范围内迭代算法。

数据：https://www.dropbox.com/s/y78pynq9onyw9iu/Data.csv?dl=0

到目前为止，我得到的是归一化的玩具数据，看起来像弹枪爆炸，目标区域之一在黑线之间隔离，增量为0.25：

import csv
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
Data=pd.read_csv("Data.csv")

g = sns.jointplot(x="x", y="y", data=Data)

bottom_lim = 0
top_lim = 0.25
temp = Data.loc[(Data.y>=bottom_lim)&(Data.y<top_lim)]
g.ax_joint.axhline(top_lim, c='k', lw=2)
g.ax_joint.axhline(bottom_lim, c='k', lw=2)

# we have to create a secondary y-axis to the joint-plot, otherwise the kde 
might be very small compared to the scale of the original y-axis
ax_joint_2 = g.ax_joint.twinx()
sns.kdeplot(temp.x, shade=True, color='red', ax=ax_joint_2, legend=False)
ax_joint_2.spines['right'].set_visible(False)
ax_joint_2.spines['top'].set_visible(False)
ax_joint_2.yaxis.set_visible(False)

现在我要做的是在每个0.25数据带上对该数据做一个脊线/曲线图。

我尝试了各种Seaborn示例中的一些技术，但是并没有真正解释y轴的范围或值范围。结果，我正努力将我编写的算法转换为工作代码。

Answer 1

我不知道这是否正是您要寻找的东西，但希望这能使您陷入困境。我对python的了解也很少，所以这里有一些R：

library(tidyverse)
library(ggridges)
data = read_csv("https://www.dropbox.com/s/y78pynq9onyw9iu/Data.csv?dl=1")

data2 = data %>%
  mutate(breaks = cut(x, breaks = seq(-1,7,.5), labels = FALSE))

data2 %>%
  ggplot(aes(x=x,y=breaks)) +
  geom_density_ridges() +
  facet_grid(~breaks, scales = "free")

data2 %>%
  ggplot(aes(x=x,y=y)) +
  geom_point() +
  geom_density() +
  facet_grid(~breaks, scales = "free")

请原谅格式不良的轴。