我正在嘗試從一個數據框中并排繪制 60 多個箱線圖，我想知道是否有人可以提出一些可能的解決方案。目前我有df_new一個包含 66 列的數據框，我用它來繪制箱線圖。我發現繪制箱線圖的最簡單方法是使用 pandas 中的箱線圖包：boxplot = df_new.boxplot(column=x, figsize = (100,50))這給了我一個非常非常小的圖表，軸難以辨認，我似乎無法更改字體大小，所以我試圖在 matplotlib 中本地執行此操作，但我想不出一種有效的方法。我試圖避免使用類似以下內容創建 66 個單獨的箱線圖：fig, ax = plt.subplots(nrows = 1,
ncols = 66,
figsize = (10,5),
sharex = True)
ax[0,0].boxplot(#insert parameters here)我實際上不知道如何將數據從 df_new.describe() 獲取到箱線圖函數中，所以任何關于此的提示將不勝感激！文檔令人困惑。不確定 x 向量應該是什么。理想情況下，我只想為箱線圖函數提供數據框，并讓它通過動態計算所有四分位數、列分隔等來自動創建所有箱線圖——這甚至可能嗎？
1 回答
桃花長相依
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我嘗試將 the 替換為boxplota ridge plot，它占用的空間更少，因為：
它需要寬度的一半
你可以部分重疊山脊
它是垂直發展的，所以你可以向下滾動所有的情節
我從seaborn 文檔中獲取代碼并對其進行了一些調整，以便擁有 60 個不同的正態分布的脊；這里的代碼：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
sns.set(style="white", rc={"axes.facecolor": (0, 0, 0, 0)})
# # Create the data
n = 20
x = list(np.random.randn(1, 60)[0])
g = [item[0] + item[1] for item in list(itertools.product(list('ABCDEFGHIJ'), list('123456')))]
df = pd.DataFrame({'x': n*x,
'g': n*g})
# Initialize the FacetGrid object
pal = sns.cubehelix_palette(10, rot=-.25, light=.7)
g = sns.FacetGrid(df, row="g", hue="g", aspect=15, height=.5, palette=pal)
# Draw the densities in a few steps
g.map(sns.kdeplot, "x", clip_on=False, shade=True, alpha=1, lw=1.5, bw=.2)
g.map(sns.kdeplot, "x", clip_on=False, color="w", lw=2, bw=.2)
g.map(plt.axhline, y=0, lw=2, clip_on=False)
# Define and use a simple function to label the plot in axes coordinates
def label(x, color, label):
ax = plt.gca()
ax.text(0, .2, label, fontweight="bold", color=color,
ha="left", va="center", transform=ax.transAxes)
g.map(label, "x")
# Set the subplots to overlap
g.fig.subplots_adjust(hspace=-.25)
# Remove axes details that don't play well with overlap
g.set_titles("")
g.set(yticks=[])
g.despine(bottom=True, left=True)
plt.show()
這是我得到的結果：
我不知道它是否適合您的需求，無論如何請記住，將如此多的發行版彼此相鄰放置總是需要大量空間（和非常大的屏幕）。也許您可以嘗試將分布分成更小的組并一次繪制一點？
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