如何在Python中使用Seaborn生成嵌套盒形图时设置盒形图之间的间距？

Question

我想设置Python Seaborn 模块的sns.boxplot()之间的空格（在绿色和橙色框之间）。请参见附图，绿色和橙色子图框紧贴在一起，视觉效果不是最佳的。无法找到方法来实现此目标，有人可以找到方法吗？（代码附在下面）

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(style="ticks", palette='Set2', font='Roboto Condensed')
sns.set_context("paper", font_scale=1.1, rc={"lines.linewidth": 1.1})
g=sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
               col="day", data=tips, kind="box", size=4, aspect=0.5,
                 width=0.8,fliersize=2.5,linewidth=1.1, notch=False,orient="v")
sns.despine(trim=True)
g.savefig('test6.png', format='png', dpi=600)

Seaborn 箱线图文档在这里：http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.boxplot.html

- kevin

Answer 1

在运行时有可能不再需要这个，但我找到了解决这个问题的方法。当直接使用matplotlib绘制箱线图时，可以通过width和position关键字来控制箱子的排列。然而，当将positions关键字传递给sns.factorplot(kind='box',...)时，会得到一个...

TypeError: boxplot() got multiple values for keyword argument 'positions'

为了解决这个问题，可以在盒图创建之后“手动”设置盒子的宽度。这有点繁琐，因为盒子存储为 sns.factorplot 返回的各个 Axes 实例内的 PatchPatches. 的形式。与Rects的简单语法 (x,y,width,height) 不同，PathPatches使用顶点定义角落，当调整盒子时需要进行稍微更多的计算。除其他外，matplotlib.boxplot返回的 PathPatches 包含一个额外的（被忽略的）顶点用于 Path.CLOSEPOLY 代码，将其设置为 (0,0) 并忽略即可。除了盒子之外，标记中位数的水平线现在也太宽了，需要进行调整。

下面我定义了一个函数来调整由 OP 的示例代码生成的盒子的宽度（请注意额外的导入）。

from matplotlib.patches import PathPatch
def adjust_box_widths(g, fac):
    """
    Adjust the withs of a seaborn-generated boxplot.
    """

    ##iterating through Axes instances
    for ax in g.axes.flatten():

        ##iterating through axes artists:
        for c in ax.get_children():

            ##searching for PathPatches
            if isinstance(c, PathPatch):
                ##getting current width of box:
                p = c.get_path()
                verts = p.vertices
                verts_sub = verts[:-1]
                xmin = np.min(verts_sub[:,0])
                xmax = np.max(verts_sub[:,0])
                xmid = 0.5*(xmin+xmax)
                xhalf = 0.5*(xmax - xmin)

                ##setting new width of box
                xmin_new = xmid-fac*xhalf
                xmax_new = xmid+fac*xhalf
                verts_sub[verts_sub[:,0] == xmin,0] = xmin_new
                verts_sub[verts_sub[:,0] == xmax,0] = xmax_new

                ##setting new width of median line
                for l in ax.lines:
                    if np.all(l.get_xdata() == [xmin,xmax]):
                        l.set_xdata([xmin_new,xmax_new])

调用这个函数时，需要使用以下参数：

adjust_box_widths(g, 0.9)

输出结果如下：

- Thomas Kühn