python - Seaborn 子图上的 GridSpec

Question

我目前有 2 个使用 seaborn 的子图:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn.apionly as sns

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)

sns.distplot(df['Difference'].values, ax=ax1) #array, top subplot

sns.boxplot(df['Difference'].values, ax=ax2, width=.4) #bottom subplot
sns.stripplot([cimin, cimax], color='r', marker='d') #overlay confidence intervals over boxplot

ax1.set_ylabel('Relative Frequency') #label only the top subplot

plt.xlabel('Difference')

plt.show()

这是输出:

我对如何使 ax2(底部图)相对于 ax1(顶部图)变得更短感到很困惑。我正在查看 GridSpec ( http://matplotlib.org/users/gridspec.html) 文档，但我无法弄清楚如何将它应用于 seaborn 对象。

问题:

1. 如何让底部的子图比顶部的更短次要情节？
2. 顺便说一句，我如何将情节的标题“差异分布”移至顶部次要情节？

感谢您的宝贵时间。

Answer 1

正如@dnalow 提到的，seaborn 对GridSpec 没有影响，因为您将对Axes 对象的引用传递给函数。像这样:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn.apionly as sns
import matplotlib.gridspec as gridspec

tips = sns.load_dataset("tips")

gridkw = dict(height_ratios=[5, 1])
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, gridspec_kw=gridkw)

sns.distplot(tips.loc[:,'total_bill'], ax=ax1) #array, top subplot
sns.boxplot(tips.loc[:,'total_bill'], ax=ax2, width=.4) #bottom subplot

plt.show()