matplotlib violinplot未按计数正确缩放

jdgnovmf 于 2023-04-06 发布在其他

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我试图通过计数来缩放我的小提琴图，但最后三把小提琴，每把都基于三个数据点，比前三把大得多，前三把基于更多数据点。
代码如下：

fig = plt.figure(figsize=(20,10))
grid = plt.GridSpec(1, 1, wspace=0.15, hspace=0)

plotol= fig.add_subplot(grid[0,0])
olivine = sns.violinplot(x=olivinedata.Sample, y=olivinedata.FoContent, scale='count', hue=olivinedata.RimCore, order=["85B", "95B", "98", "LZa* (Tranquil)", "LZa* (Banded)", "LZb* ", "LZa", "LZb", "LZc"], ax=plotol)
plotol.set_xticklabels(plotol.get_xticklabels(), 
                          rotation=20, fontsize = 15,
                          horizontalalignment='right')
plotol.set_yticklabels(plotol.get_yticks(), size=15)

plotol.set_xlabel("Sample",size = 24,alpha=0.7)
plotol.set_ylabel("Fo# (mol. %)",size = 24,alpha=0.7)
plt.setp(plotol.get_legend().get_texts(), fontsize='22')
plotol.legend(title="Measurement Type")

我还收到一条警告信息

用户警告：如果sys.path[0] ==''：*，则FixedFormatter应仅与FixedLocator一起使用

这是因为包含了以下行：

plotol.set_yticklabels(plotol.get_yticks(), size=15)

我也不知道为什么任何帮助都很感激！

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/66619422/violinplot-not-correctly-scaling-by-count

1条答案

按热度按时间

ugmeyewa1#

您可能需要scale_hue=False，否则缩放将按x类别进行。
下面是scale选项的比较，有和没有scale_hue：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

df1 = pd.DataFrame({'sample': np.repeat([*'ABC'], 20),
                    'hue': np.repeat([*'BBRBRB'], 10),
                    'val': np.random.uniform(10, 20, 60)})
df2 = pd.DataFrame({'sample': np.repeat([*'XYZ'], 3),
                    'hue': np.repeat([*'BBB'], 3),
                    'val': np.random.uniform(10, 20, 9)})
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(24, 8))
for row, scale_hue in zip([0, 1], [True, False]):
    for ax, scale in zip(axes[row, :], ['area', 'count', 'width']):
        sns.violinplot(data=pd.concat([df1, df2]), x='sample', y='val', hue='hue',
                       scale=scale, scale_hue=scale_hue, ax=ax)
        ax.set_title(f"scale='{scale}', scale_hue={scale_hue}", size=16)
plt.tight_layout()
plt.show()

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