问调整barplot轴以匹配度量，而不是范畴标度。
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Stack Overflow用户

提问于 2021-07-01 09:56:30

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上下文

我有一个包含聚集数据的pandas-DataFrame，我想将其绘制为条形图：

df = pd.DataFrame({
    "x_axis": np.arange(0., 1., .01)
    , "counts": some_aggregation
})

# df looks like this
x_axis |counts 
--------------
0.00   | 1.0    
0.01   | 0.0    
0.02   | 14.0   
...
1.00   | 12.0

可以看到，这提供了

x_axis：一列，我希望使用它来提供x轴，因为计数可以包含zero-values
counts，这是来自一个组的聚合，我希望通过它在x_axis.

中绘制所提供的发行版。

对于seaborn或matplotlib本身，可以很容易地将其可视化：

s = sns.barplot(x='x_axis', y="counts", data=df)

问题

当我绘制所描述的图表时，X-滴答被matplotlib转换为matplotlib，因为在x_axis中提供的分发是作为分类数据处理的。打印挠痒痒标签显示了以下问题：

list(s.get_xticklabels())

# Output
[Text(0, 0, '0.0'),
 Text(1, 0, '0.01'),
 Text(2, 0, '0.02'),
...
]

当然，通过执行以下操作，我可以将x-ticklabels设置为正确的位置：

# Change x-axis-position of x-tick-labels
s.set_xticks(s.get_xticks() * .01)

# Output
[Text(0.0, 0, '0.0'),
 Text(0.01, 0, '0.01'),
 Text(0.02, 0, '0.02'),
...
]

无论如何，虽然勾标本身现在处于正确位置，但图表本身并没有更新以显示新放置标签上方的条形图。

问题

我可以做一个to选项：

将sns.barplot的“范畴”标度转换为度量尺度？这将是我最喜欢的解决方案，因为我实际上希望与范围为set_xlim((0., 1.)).
Adjust的其他绘图共享x轴，以便使条形图再次与s.set_xticks(s.get_xticks() * .01)？

匹配。

python

matplotlib

seaborn

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-07-01 14:52:52

您可以使用sns.histplot()，通过weights和显式地在x-值之间设置bin边界：

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

xs = np.arange(0., 1., .01)
df = pd.DataFrame({"x_axis": xs,
                   "counts": np.random.randint(0, 10, len(xs))})
fig = plt.figure(figsize=(16, 4))
ax = sns.histplot(data=df, x="x_axis", weights="counts", bins=np.arange(-0.005, 1, 0.01))
ax.margins(x=0.005)  # the default margins left and right are too large
ax.set_xticks(xs)
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=90)
fig.tight_layout()
plt.show()

为了有更多的标准x-滴答，ax.set_xticks(xs)和旋转可以被忽略.

还请注意，"np.arange(0.，1.，.01)“可能具有欺骗性。由于它与浮动一起工作，取决于舍入错误，最终的1.0可能包括在内，也可能不包括。处理这一问题的一种方法是使端点值更大(如果您想包含它，例如np.arange(0, 1.0001, .1))，或者更小(只提前停止一个值)。也可以将数字创建为整数，然后再进行除法(np.arange(0, 100)/100)。

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/68214891

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