Matplotlib框图与叠加的散点图不对齐

本教程将介绍Matplotlib框图与叠加的散点图不对齐的处理方法,这篇教程是从别的地方看到的,然后加了一些国外程序员的疑问与解答,希望能对你有所帮助,好了,下面开始学习吧。

Matplotlib框图与叠加的散点图不对齐 教程 第1张

问题描述

我有一个图,我试图将散点图系列叠加在盒子图系列上...以下是该问题的一个简单示例,以便您可以重新创建它。

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

names = ['a','b','c','d','e','f']

df = pd.DataFrame(np.random.rand(6,6), columns=names)
display(df)

plt.boxplot(df, labels=names)
plt.show()

plt.scatter(names, df.head(1))
plt.show()

plt.boxplot(df, labels=names)
plt.scatter(names, df.head(1))
plt.show()

结果:

因此您可以看到,当箱图和散点图被添加到同一图形时,标签不再正确对齐。怎么修复此对齐方式?

推荐答案

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 8))
ax1.boxplot(df, labels=names)
print(ax1.get_xticks())
ax2.scatter(names, df.head(1))
print(ax2.get_xticks())

ax3.boxplot(df, labels=names)
ax3.scatter(names, df.head(1))
[out]:
[1 2 3 4 5 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

    根据现有代码,正确的解决方案是设置positions参数

    对于散点图,这还需要将数据帧转换为pandas.DataFrame.melt的长格式。

plt.boxplot(df, labels=names, positions=range(len(df.columns)))
plt.scatter(data=df.melt(), x='variable', y='value')

    或者,直接使用pandas.DataFrame.plot

    绘图

ax = df.plot(kind='box', positions=range(len(df.columns)))
df.melt().plot(kind='scatter', x='variable', y='value', ax=ax)

    最简单的解决方案是使用seaborn,这是matplotlib的高层接口。这将直接绘制给定的数据帧,而不进行任何转换

      How can box plot be overlaid on top of swarm plot in Seaborn?

      seaborn.boxplotseaborn.swarmplot,这比seaborn.scatterplot

      更好

    .boxplot职位从0开始

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=df, boxprops={'facecolor':'None'})
print(plt.xticks())
sns.swarmplot(data=df)
print(plt.xticks())

[out]:
(array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), [Text(0, 0, 'a'), Text(1, 0, 'b'), Text(2, 0, 'c'), Text(3, 0, 'd'), Text(4, 0, 'e'), Text(5, 0, 'f')])
(array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), [Text(0, 0, 'a'), Text(1, 0, 'b'), Text(2, 0, 'c'), Text(3, 0, 'd'), Text(4, 0, 'e'), Text(5, 0, 'f')])

好了关于Matplotlib框图与叠加的散点图不对齐的教程就到这里就结束了,希望趣模板源码网找到的这篇技术文章能帮助到大家,更多技术教程可以在站内搜索。