在Python的Seaborn中创建一个箱线图FacetGrid

Question

我正在尝试在seaborn中创建一个4x4的FacetGrid，其中包含4个箱线图，每个箱线图基于鸢尾花数据集中的鸢尾花物种分为3个箱线图。目前，我的代码如下：

sns.set(style="whitegrid")
iris_vis = sns.load_dataset("iris")

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[2])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[3])

然而，我的解释器出现了以下错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'boxplot'

我对这里出现的属性错误感到困惑。我需要做出哪些改变？

- Joshua Hess

Answer 1

这并不是直接回答你的错误，但如果你要使用seaborn，应该尽量坚持使用"long"或"tidy"数据(https://seaborn.pydata.org/tutorial/data_structure.html#long-form-data)。

我假设你的原始数据集是宽格式（每个观察特征都有一列）。如果像下面这样将数据集进行融合处理：

iris = iris.melt(id_vars='target')

print(iris.head())

   target           variable  value
0  setosa  sepal length (cm)    5.1
1  setosa  sepal length (cm)    4.9
2  setosa  sepal length (cm)    4.7
3  setosa  sepal length (cm)    4.6
4  setosa  sepal length (cm)    5.0

你可以使用seaborn的catplot来绘制箱线图，只需将kind='box'作为参数传递即可。

sns.catplot(
    data=iris, x='target', y='value',
    col='variable', kind='box', col_wrap=2
)

- Ian Thompson

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在sns.catplot调用中添加sharey = False，如果您想为每个变量获得更高的分辨率，则可以使y轴不同。 - veg2020

Answer 2

axes的形状是(nrows, ncols)。在这种情况下，它是：

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267f425f8>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267f1bb38>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267ec95c0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267ef9080>]],
      dtype=object)

因此，当你执行ax=axes[0]时，你得到的是一个数组而不是轴。尝试使用以下代码：

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0, 0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0, 1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1, 0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1, 1])

- Lucas

Answer 3

因为正如 @Lucas 所指出的，axes返回一个二维的numpy数组（nrows，ncols），您可以使用以下方法将此数组展平为一维：

axes=axes.flatten()

同时，您可以像这样保留相同的代码：

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
axes = axes.flatten()

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[2])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[3])

输出：

- Scott Boston

Answer 4

或者更简洁地说：

cat_variables = ['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']
x_var = "Species"
fig, axes = plt.subplots(len(cat_variables)/2, len(cat_variables)/2, figsize=(15,15))
axes = axes.flatten()

i = 0
for t in cat_variables:
    ax = sns.boxplot(x=x_var, y=TARGET, data=iris, orient='v', 
    ax=axes[i])
    i +=1

- aitorhh

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获取错误：TypeError: 'float'对象无法解释为整数。 - vasili111