[英]Seaborn boxplot with 2 y-axes
如何创建一个带有2个y轴的seaborn boxplot? 因为尺度不同,我需要这个。 我当前的代码将覆盖boxplot中的第一个框,例如。 它由第一个ax的第一个数据项和第二个ax的第一个项填充。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.style.use('ggplot')
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({'A': pd.Series(np.random.uniform(0,1,size=10)),
'B': pd.Series(np.random.uniform(10,20,size=10)),
'C': pd.Series(np.random.uniform(10,20,size=10))})
fig = plt.figure()
# 2/3 of A4
fig.set_size_inches(7.8, 5.51)
plt.ylim(0.0, 1.1)
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1 = sns.boxplot(ax=ax1, data=df[['A']])
ax2 = ax1.twinx()
boxplot = sns.boxplot(ax=ax2, data=df[['B','C']])
fig = boxplot.get_figure()
fig
如何防止第一项被覆盖?
编辑:
如果我添加职位论证
boxplot = sns.boxplot(ax=ax2, data=df[['B','C']], positions=[2,3])
我得到一个例外:
TypeError: boxplot() got multiple values for keyword argument 'positions'
可能是因为seaborn已经在内部设定了这个论点。
在这里使用seaborn可能没有多大意义。 使用通常的matplotlib boxplots允许您按预期使用positions
参数。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
df = pd.DataFrame({'A': pd.Series(np.random.uniform(0,1,size=10)),
'B': pd.Series(np.random.uniform(10,20,size=10)),
'C': pd.Series(np.random.uniform(10,20,size=10))})
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(7.8, 5.51))
props = dict(widths=0.7,patch_artist=True, medianprops=dict(color="gold"))
box1=ax1.boxplot(df['A'].values, positions=[0], **props)
ax2 = ax1.twinx()
box2=ax2.boxplot(df[['B','C']].values,positions=[1,2], **props)
ax1.set_xlim(-0.5,2.5)
ax1.set_xticks(range(len(df.columns)))
ax1.set_xticklabels(df.columns)
for b in box1["boxes"]+box2["boxes"]:
b.set_facecolor(next(ax1._get_lines.prop_cycler)["color"])
plt.show()
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