在小提琴图上绘制蜂群图会改变 ylim 并截断小提琴。

Question

import seaborn as sns
import numpy as np  # for sample data
import pandas as pd

# sample data
np.random.seed(365)
rows = 60
data1 = {'Type 1': ['a'] * rows,
         'Total': np.random.normal(loc=25, scale=3, size=rows)}
data2 = {'Type 1': ['b'] * rows,
         'Total': np.random.normal(loc=60, scale=7, size=rows)}
df = pd.concat([pd.DataFrame(d) for d in [data1, data2]], ignore_index=True)

# plot
plt.figure(figsize=(5, 4))
sns.violinplot(x='Type 1', y= 'Total', data=df, inner=None)
sns.swarmplot(x='Type 1', y= 'Total', data=df, color='#000000', size=3)

与没有使用swarmplot的图表相比较

显示如上图像，我该如何更改显示的范围？

我尝试过更改figsize。在我将swarmplot重叠到violetplot之前，我没有遇到这个问题。

df

  Type 1      Total
0      a  25.503763
1      a  26.570516
2      a  27.452127
3      a  30.111537
4      a  18.559157
...
115      b  67.389032
116      b  67.337122
117      b  59.193256
118      b  56.356515
119      b  57.353019

- Cullen Wise

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当有人回答我的问题时我该怎么办？ - Trenton McKinney

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Answer 1

当将`sns.swarmplot`或`sns.stripplot`添加到`sns.violinplot`时，y轴的限制会发生变化。

这种情况在使用显式的“Axes”接口和隐式的“pyplot”接口时都会发生，如此图表所示。

使用`sns.catplot`和`kind='violin'`，以及使用`map_dataframe`和`sns.swarmplot`也会产生相同的问题，如此图表所示。

如果在`sns.boxplot`上绘制`sns.swarmplot`，则不会发生这种情况，如此图表所示。 在`python 3.11.2`、`matplotlib 3.7.1`和`seaborn 0.12.2`中进行了测试。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# sample data
df = sns.load_dataset('geyser')

# plot
sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None)
print('ylim with 1 plot', plt.ylim())
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3)
print('ylim with both plots', plt.ylim())

ylim with 1 plot (1.079871611291212, 5.607761736565478)
ylim with both plots (1.425, 5.2749999999999995)

解决方案

• 以下是解决问题的三个选项：
  1. 在绘制完sns.violinplot后，捕获ylim值，并在绘制sns.swarmplot后将ylim设置为这些值。
  2. 在绘制sns.swarmplot后，将ylim设置为特定值。
  3. 先绘制sns.swarmplot，然后再绘制sns.violinplot。
• 要使ylim从"原点"开始，使用y_bot = 0。
• 使用{{link1：matplotlib.pyplot.ylim}}、{{link2：matplotlib.axes.Axes.set_ylim}}和{{link3：matplotlib.axes.Axes.get_ylim}}。

1.

sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None)
y_bot, y_top = plt.ylim()
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3)
plt.ylim(y_bot, y_top)

2.

sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None)
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3)
plt.ylim(1, 6)

3.

# plot
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3)
print('ylim with 1 plot', plt.ylim())
sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None)
print('ylim with both plots', plt.ylim())

ylim with 1 plot (1.425, 5.2749999999999995)
ylim with both plots (1.079871611291212, 5.607761736565478)

优先使用显式接口

• 为什么要显式？

plt.figure和.add_subplot

fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
ax = fig.add_subplot()
sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None, ax=ax)
y_bot, y_top = ax.get_ylim()
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3, ax=ax)
ax.set_ylim(y_bot, y_top)

plt.subplots

fig, axes = plt.subplots(figsize=(8, 5))
sns.violinplot(data=df, x='kind', y='duration', inner=None, ax=ax)
y_bot, y_top = ax.get_ylim()
sns.swarmplot(data=df, x='kind', y='duration', color='#000000', size=3, ax=ax)
ax.set_ylim(y_bot, y_top)

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```python df[['duration', 'kind']].head() ```

• 这个真实数据与原始帖子中的随机样本类似。

   duration   kind
0     3.600   long
1     1.800  short
2     3.333   long
3     2.283  short
4     4.533   long

- Trenton McKinney