Python：'numpy.ndarray' 對象沒有屬性 'violinplot'

Question

過去幾周我一直在使用 matplotlib，學習如何制作不同的圖表等。 我目前處於靜止狀態。 我正在處理基因表達數據，所以我有一個包含 3 列數據（突變、移碼和非突變）的 csv 文件。 但是，我正在嘗試制作小提琴圖，但不斷收到錯誤消息：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/fmohamed/Documents/violinplot_script.py", line 39, in <module>
    axes.violinplot(all_data,
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'violinplot'

我不確定我做錯了什么，但我的代碼位於下面：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import csv

#import data:
with open('/home/fmohamed/Documents/oc_data.csv') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter = ' ')
    array = []
    for row in spamreader:
           array.append(row)

# sort out bad data:
splitArray = [row[0].split(',') for row in array]
splitArray = [row for row in splitArray if row[0] != '' and row[1] != '' and 
row[2] != '']
descr = splitArray[0]
splitArray.pop(0) #remove the column descriptions from array
all_data = []
for row in splitArray:
    all_data.append(float(row[0]))
    all_data.append(float(row[1]))
    all_data.append(float(row[2]))

all_data = np.array(all_data)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 5))

# plot violin plot
axes.violinplot(all_data,
               showmeans=False,
               showmedians=False)
axes.set_title('violin plot')


# adding horizontal grid lines
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xticks([y+1 for y in range(len(all_data))])
axes.set_xlabel('xlabel')
axes.set_ylabel('ylabel')

# add x-tick labels
plt.setp(axes, xticks=[y+1 for y in range(len(all_data))],
     xticklabels=['mutated', 'frameshift', 'nonmutated'])

plt.show()

預先感謝大家提供的任何幫助。

Answer 1

檢查 matplotlib 的版本，因為 violinplots 僅在matplotlib 1.4 之后可用。 要檢查 matplotlib 版本，只需在你的 python 終端中輸入：

>>> import matplotlib
>>> print matplotlib.__version__

Answer 2

我遇到了一個非常相似的問題。 問題在於，當您添加多個子圖時， axes對象不再是 Matplotlib axis類型，而是多個此類對象的 Numpy 數組。

解決方案是在循環中調用violinplot ：

for ax in axes:
    ax.violinplot(all_data,
               showmeans=False,
               showmedians=False)
    ax.set_title('violin plot')

請注意，如果您的行和列都 >1，則需要有一個嵌套循環，因為您有一個 2D Numpy 數組。

當然，這只是多次重復相同的圖，因此您可能希望將all_data幾個不同示例放入與axes具有相同維度的 Numpy 數組中