python - 第二y轴和垂直线

我正在使用以下代码创建小提琴图：

import seaborn as sns

ax = sns.violinplot(data=df[['SoundProduction','SoundForecast','diff']])
ax.set_ylabel("Sound power level [dB(A)]")

它给了我以下结果：



有什么方法可以在第二个y轴上绘制diff，从而使所有三个系列都清晰可见？

另外，有没有办法在两个系列之间绘制一条垂直线？在这种情况下，我希望在SoundForecast和diff之间绘制一条垂直线，将它们绘制在两个不同的轴上。

最佳答案

您可以使用多个子图来实现，这些子图可以使用plt.subplots轻松设置（请参见更多的subplot examples）。

这使您可以按适当的比例显示分布，而不会“浪费”显示空间。 seaborn的大多数（全部？）绘图功能都接受ax=参数，因此您可以设置要绘制绘图的轴。轴之间也有明显的间距。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# generate some random distribution data
n = 800 # samples
prod = 95 + 5 * np.random.beta(0.6, 0.5, size=n); # a bimodal distribution
forecast = prod + 3*np.random.randn(n) # forecast is noisy estimate around the "true" production
diff = prod-forecast  # should be with mu 0 sigma 3
df = pd.DataFrame(np.array([prod, forecast, diff]).T, columns=['SoundProduction','SoundForecast','diff']);

# set up two subplots, with one wider than the other
fig, ax = plt.subplots(1,2, num=1,  gridspec_kw={'width_ratios':[2,1]})

# plot violin distribution estimates separately so the y-scaling makes sense in each group
sns.violinplot(data=df[['SoundProduction','SoundForecast']], ax=ax[0])
sns.violinplot(data=df[['diff']], ax=ax[1])

关于python - 第二y轴和垂直线，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53098590/