如何使用 Matplotlib 在 python 中创建非对称小提琴图

Question

我有这两个示例数据集：

data = np.exp ( np.random.randn(N) ) 
data[data>threshold] = threshold + np.random.randn(sum(data>threshold))*0.2
data_1 = data
data_2 = np.random.randn(N)

我想知道如何使用 Matplotlib plt.violinplot()创建一个不对称的小提琴图，其中两个数据集都绘制在同一轴的两侧。 不幸的是，我找不到此功能的正确选项，因为它可用于statsmodels.graphics.boxplots.violinplot(side=)或seaborn库。
这是我分离小提琴图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

N = 10000
threshold = 5 

data = np.exp ( np.random.randn(N) ) 
data[data>threshold] = threshold + np.random.randn(sum(data>threshold))*0.2

data_1 = data
data_2 = np.random.randn(N)
plt.figure(figsize = (15,5))
plt.subplot(1,2,1)
plt.violinplot(data_1)
plt.title('Violin Plot For Dataset 1')

plt.subplot(1,2,2)[enter image description here][1]
plt.violinplot(data_2)
plt.title('Violin Plot For Dataset 2');

结果附后。 [1]： https : //i.stack.imgur.com/hx0Ha.png

Answer 1

使用seaborn ，您需要在数据seaborn转换数据。 所述split=参数是与被用于hue -nesting，如果已经有一个其中仅可用于x=参数。 因此，您需要为x （两个数据集的值应该相同）和hue （根据数据集编码）提供列：

N=100
data_1 = np.random.normal(loc=1, size=N)
data_2 = np.random.normal(loc=2, size=N)

data = pd.DataFrame({'data_1':data_1, 'data_2':data_2})
data = data.melt()
data['dummy'] = 0

sns.violinplot(data=data, y='value', split=True, hue='variable', x='dummy')

使用statsmodels.graphics.boxplots.violinplot需要两次调用，每个数据集调用一次

from statsmodels.graphics.boxplots import violinplot
fig, ax = plt.subplots()
violinplot([data_1], positions=[0], show_boxplot=False, side='left', ax=ax, plot_opts={'violin_fc':'C0'})
violinplot([data_2], positions=[0], show_boxplot=False, side='right', ax=ax, plot_opts={'violin_fc':'C1'})