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我正在尝试创建显示均值置信区间的小提琴图。我认为一个简单的方法是在小提琴图的顶部绘制一个点图，但这不起作用，因为它们似乎使用不同的 xaxis 索引，如本例所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns   

titanic = sns.load_dataset("titanic")
titanic.dropna(inplace=True)
fig, (ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3, sharey=True, figsize=(12,4))
#ax1
sns.pointplot("who", "age", data=titanic, join=False,n_boot=10, ax=ax1)
#ax2
sns.violinplot(titanic.age, groupby=titanic.who, ax=ax2)
#ax3
sns.pointplot("who", "age", data=titanic, join=False, n_boot=10, ax=ax3)
sns.violinplot(titanic.age, groupby=titanic.who, ax=ax3)
ax3.set_xlim([-0.5,4])

在此处输入图像描述

print(ax1.get_xticks(), ax2.get_xticks())

给出：[0 1 2] [1 2 3]

为什么这些图没有为“谁”变量分配相同的 xtick 数字，有什么办法可以改变吗？

我还想知道是否有任何方法可以更改点图的标记，因为正如您在图中看到的那样，该点非常大，以至于它覆盖了整个置信区间。如果可能的话，我只想要一条水平线。

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我在这里发布我的最终解决方案。我一开始想做这种绘图的原因是为了在同一个图中显示分布形状、均值变化和异常值的信息。通过 mwaskom 的指针和其他一些调整，我终于得到了我想要的东西。 在此处输入图像描述 左手图是与所有数据点绘制成线的比较，右手图是我的最终图。小提琴中间的粗灰色线是均值的自举 99% 置信区间，即白色水平线，均来自点图。三条虚线是标准的第 25、50 和 75 个百分位数，外面的线是我在小提琴图顶部绘制的箱线图的胡须帽。单个数据点被绘制为超出该点的线，因为我的数据通常有一些极端的数据，我需要手动删除，就像下面小提琴中的两个点一样。

在此处输入图像描述

目前，除了这些增强的小提琴，我将继续制作直方图和箱线图，但我希望发现所有信息都准确地捕获在小提琴图中，并且我可以开始并依赖它作为我主要的初始数据探索阴谋。这是生成图的最终代码，以防其他人发现它们有用（或发现可以改进的东西）。对箱线图进行了很多调整。

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

#change the linewidth which to get a thicker confidence interval line
mpl.rc("lines", linewidth=3)
df = sns.load_dataset("titanic")
df.dropna(inplace=True)
x = 'who'
y = 'age'
fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1,2, sharey=True, figsize=(12,6))
#Left hand plot
sns.violinplot(df[y], groupby=df[x], ax=ax1, inner='stick')
#Right hand plot
sns.violinplot(df[y], groupby=df[x], ax=ax2, positions=0)
sns.pointplot(df[x],df[y], join=False, ci=99, n_boot=1000, ax=ax2, color=[0.3,0.3,0.3], markers=' ')
df.boxplot(y, by=x, sym='_', ax=ax2, showbox=False, showmeans=True, whiskerprops={'linewidth':0},
    medianprops={'linewidth':0}, flierprops={'markeredgecolor':'k', 'markeredgewidth':1},
    meanprops={'marker':'_', 'color':'w', 'markersize':6, 'markeredgewidth':1.5},
    capprops={'linewidth':1, 'color':[0.3,0.3,0.3]}, positions=[0,1,2])
#One could argue that this is not beautiful
labels = [item.get_text() + '\nn=' + str(df.groupby(x).size().loc[item.get_text()]) for item in ax2.get_xticklabels()]
ax2.set_xticklabels(labels)
#Clean up
fig.suptitle('')
ax2.set_title('')
fig.set_facecolor('w')

编辑：添加 'n='

于 2014-12-06T05:24:22.900 回答
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violinplot接受一个positions参数，您可以使用该参数将小提琴放在其他地方（它们目前只是继承默认的 matplotlib 箱线图位置）。

pointplot接受一个markers参数，您可以使用该参数来更改点估计的呈现方式。

于 2014-12-05T21:13:07.337 回答