使用seaborn'FacetGrid将箱线图排列为网格`

2024-06-07 15:45:41 发布

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我有一个三列的数据框Features, CV-fold, Accuracy, Network。我想为每个网络绘制一个箱线图,根据特征和轴的CV折叠进行分组(参见示例图像)

Output right now

df = pd.read_csv(path)
df['Features'] = df["Features"].astype('category')
ordered_features = sorted(df.Network.value_counts().index)

df = df.loc[df['Accuracy'] > 0.1]
df.Accuracy = df.Accuracy*100

#sns.color_palette("husl", len(df['CV-fold'].value_counts().index))
#sns.set_palette('husl', len(df['CV-fold'].value_counts().index))

g = sns.FacetGrid(df, row="Network", row_order=ordered_features,
                  height=3, aspect=3, legend_out=True, despine=False)
g.map(sns.boxplot, x="CV-fold", y="Accuracy", hue="Features", data=df, palette='muted').add_legend()

g.set_axis_labels("", "Accuracy (%)")

因为我有8个不同的网络,所以我不希望它们都在一列或一行中,而是在网格中格式化(例如2x4)。此外,即使未启用sharex,x轴也仅在最底部的图形上标记

我该怎么做


Tags: 网络dfindexvaluenetworkfoldcvfeatures
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-06-07 15:45:41

您可以使用col_wrap关键字参数获取多行多列的绘图

要重复x轴标签,请使用ax.tick_params()

例如:

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
ordered_days = sorted(tips['day'].unique())
g = sns.FacetGrid(tips,col='day',col_order=ordered_days,col_wrap=2)
#                                               change this to 4 ^
g.map(sns.boxplot,'sex','total_bill',palette='muted')
for ax in g.axes.flatten(): 
    ax.tick_params(labelbottom=True)
plt.tight_layout()
plt.show()

结果: enter image description here

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