python - seaborn 点图和箱线图位于一个图中，但在 x 轴上移动

Question

我想在一张图中绘制箱线图和平均值。到目前为止，我的情节看起来像这样使用这些代码行:

sns.swarmplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astype(np.float), edgecolor="black", linewidth=.9)
sns.boxplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astype(np.float), saturation=1)
sns.pointplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astype(np.float), linestyles='', scale=1, color='k', errwidth=1.5, capsize=0.2, markers='x')
sns.pointplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num.astype(np.float), linestyles='--', scale=0.4, color='k', errwidth=0, capsize=0)
plt.ylabel("number of spikes")
plt.title("Median Number of Spikes");

我想将我的平均“x”标记稍微向右移动，以便误差条不会与箱线图中的 mustache 重叠。知道该怎么做吗？一个额外的问题:如何在此图中插入一个图例，优雅地写着“x:平均值，o:数据值”？

<小时/>

构建我的数据框

trial_vec    = np.tile(np.arange(16)+1, 10)     
stimulus_vec = np.repeat([-2., -1.75, -1., -0.75, -0.5,  0.5,  1.,  1.25,  1.75,  2.5 ], 16)                  
data_vec     = np.random.randint(0, 16, size=160)
spi_num      = pd.DataFrame({'trial': trial_vec, 'stimulus': stimulus_vec, 'data': data_vec}).astype('object')

Answer 1

为了移动绘图上的点，可以使用变换；在这种情况下，ScaledTranslation 很有用。不幸的是，seaborn 不允许直接使用变换，也不允许访问绘制的对象。因此，需要从轴获取绘制的对象(在本例中为 PathCollection)。如果要偏移的图是轴 ax 中的第一个图，我们可以简单地通过 ax.collections[0] 获取它。然后我们可以通过 .set_transform 设置变换。

fig, ax = plt.subplots()
sns.pointplot(... , ax=ax)
#produce transform with 5 points offset in x direction
offset = transforms.ScaledTranslation(5/72., 0, ax.figure.dpi_scale_trans)
trans = ax.collections[0].get_transform()
ax.collections[0].set_transform(trans + offset)

完整代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms


trial_vec    = np.tile(np.arange(16)+1, 10)     
stimulus_vec = np.repeat([-2., -1.75, -1., -0.75, -0.5,  0.5,  1.,  1.25,  1.75,  2.5 ], 16)
data_vec     = np.random.randint(0, 16, size=160)
spi_num      = pd.DataFrame({'trial': trial_vec, 
                             'stimulus': stimulus_vec, 'data': data_vec})

fig, ax = plt.subplots()

sns.pointplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num, linestyles='', scale=1, 
              color='k', errwidth=1.5, capsize=0.2, markers='x', ax=ax)
#produce transform with 5 points offset in x direction
offset = transforms.ScaledTranslation(5/72., 0, ax.figure.dpi_scale_trans)
trans = ax.collections[0].get_transform()
ax.collections[0].set_transform(trans + offset)

sns.swarmplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num, edgecolor="black", linewidth=.9, ax=ax)
sns.boxplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num, saturation=1, ax=ax)
sns.pointplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num, linestyles='--', scale=0.4, 
              color='k', errwidth=0, capsize=0, ax=ax)
plt.ylabel("number of spikes")
plt.title("Median Number of Spikes");

plt.show()

要移动线图，您需要对其散点 (ax.collections[1]) 和图中的所有线 ( ax.lines)

sns.pointplot(x="stimulus", y="data", data=spi_num, linestyles='--', scale=0.4, 
              color='k', errwidth=0, capsize=0, ax=ax, gid="Nm")
# shift points of connecting line:
trans = ax.collections[1].get_transform()
ax.collections[1].set_transform(trans + offset)
# shift everything else:
for line in ax.lines:
    trans = line.get_transform()
    line.set_transform(trans + offset)