具有多個軸的直方圖子圖

Question

我有 4 組（即 bbs）的 3.csv 文件（即副本），每組有 2 列：時間（X 軸）和交互頻率（Y 軸 1）。 我還需要 plot 誤差條到我已經實現的第二個 y 軸。 由於它們具有相似的路徑，因此我通過 filename = 讀取它們，每個集合和副本都帶有 %s 。

現在我可以一個接一個地 plot ，但我想要實現的是：

1. 為 plot 創建一個子圖，將每組的所有副本放入一個無花果中，以將它們一起保存在一個 jpg 中。 並且沒有 12 jpg。 數字

2. 為每個復制品配備三種顏色的循環儀，以便在最終圖中區分它們，並為每個圖加上一個共同的圖例

3. 並最終有一個共同的 y 軸范圍，因此結果在視覺上具有可比性，因為我比較了直方圖中的頻率。

到目前為止，這是我的代碼：

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

bbss = [60,80,100,120]
replicas = ["1", "2", "3"]

colors = ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green']

for bbs in bbss:
    for i, replica in enumerate(replicas):
        filename = "elliottIV_HA_IHSS/box4x4x4/bbs%s/bbpm2/NA/pH7.0/r%s/analysis/mdf/MIN_1:13.dat" % (bbs, replica)
        data = pd.read_csv(filename, engine='python', delimiter="\s+|:", names=["time", "distance", "mol", "atom"], usecols=[0,1,3,4])
        fig, ax1 = plt.subplots()
        data["mol"] -= 1
        data["mol"].plot.hist(figsize=(15, 5), rwidth=0.8, bins=range(1,int(bbs/2+2)), align="left", ax=ax1)
        plt.suptitle('Replica-{}, {} building blocks:'.format(replica, bbs), fontsize=14)
        plt.xticks(range(1,int(bbs/2+1)))
        plt.xlabel("Molecule Nr.")
        #plt.savefig('{}bbs.jpg'.format(bbs), bbox_inches='tight')
        #plt.clf()
        
        ax2 = ax1.twinx()
        m = data.groupby("mol").mean()["distance"].values
        s = data.groupby("mol").std()["distance"].values
        i = data.groupby("mol").mean().index.values
        ax2.errorbar(i, m, yerr=s, marker="o", fmt="none", color="tab:red")
        ax2.set_ylabel("Distance [nm]")
    
        fig.tight_layout()
        plt.show()

dataframe 看起來像這樣：

             time  distance  mol  atom
0            0.0  0.368683   16     3
1            1.0  0.364314   16     1
2            2.0  0.358840   16     3
3            3.0  0.321033   16     3
4            4.0  0.361127   16     3
...          ...       ...  ...   ...
249995  249995.0  0.536088   13     3
249996  249996.0  0.508320   13     3
249997  249997.0  0.475273   13     3
249998  249998.0  0.559773   13     3
249999  249999.0  0.515042    7    11

y軸1上的頻率顯示每個“mol”出現的頻率（有30個）X顯然是有250k時間步長的時間，第二個y軸顯示每個“mol”的距離列的平均值mol”以及錯誤和st.dev

希望能澄清一點-謝謝！

Answer 1

為簡單起見，我創建了以下數據集：

data = pd.DataFrame([[0.0,  0.368683  , 16,3], [1.0,  0.364314  , 15,    1], [2.0 , 0.358840  , 16  ,   3], [3.0 , 0.321033  , 17   ,  3], [4.0 , 0.361127   ,17    , 3]], 
                    columns=["time",  "distance", "mol",  "atom"])

Afterwarfs 我通過以下代碼通過以下代碼行創建了所需的三個圖：

bbss = [60,80,100,120]^M
replicas = ["1", "2", "3"]^M
colors = ['blue', 'orange', 'green']^M
for bbs in bbss:^M
   fig, axes = plt.subplots(3,1)
   plt.xticks(range(1,int(bbs/2+1)))
   plt.xlabel("Molecule Nr.")
   for i, replica in enumerate(replicas):
       filename = "elliottIV_HA_IHSS/box4x4x4/bbs%s/bbpm2/NA/pH7.0/r%s/analysis/mdf/MIN_1:13.dat" % (bbs, replica)^M
       # data = pd.read_csv(filename, engine='python', delimiter="\s+|:", names=["time", "distance", "mol", "atom"], usecols=[0,1,3,4])
       data["mol"] -= 1
       ax = axes[i]
       data["mol"].plot.hist(figsize=(15, 5), rwidth=0.8, bins=range(1,int(bbs/2+2)), color=colors[i], align="left", ax=ax)
       ax2 = ax.twinx()
       m = data.groupby("mol").mean()["distance"].values
       s = data.groupby("mol").std()["distance"].values
       i = data.groupby("mol").mean().index.values
       ax2.errorbar(i, m, yerr=s, marker="o", fmt="none", color="tab:red")
       ax2.set_ylabel("Distance [nm]")
   plt.suptitle('Replica-{}, {} building blocks:'.format(replica, bbs), fontsize=14)
   fig.tight_layout()
   plt.show()

請注意您的解決方案，您應該取消注釋讀取數據的行。 生成的 plot 如下所示：

我希望這是您正在尋找的解決方案。