如何使用海运FacetGrid自定义直方图

Question

我使用海运的FacetGrid从参数"xyz“上的dataframe (plot_df)绘制多个直方图图。但我也想在这些情节里做一些额外的事情，

shade

• Calculate

1. 在x-值=0
2. 处创建一条垂直轴线，将等于或小于0(在x轴上)的所有回收箱涂上不同的

，即仅在x轴上小于0的箱子的直方图百分比区域。

我可以在网上获得很多示例，但不能使用海运FacetGrid选项。

g = sns.FacetGrid(plot_df, col='xyz', height=5)```

g.map(plt.hist, "slack", bins=50)

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Answer 1

您可以循环遍历生成的轴(for xyz, ax in g.axes_dict.items(): ....)，并为每个轴调用绘图函数。

或者，您可以使用自定义函数调用g.map_dataframe(...)。该函数将需要使用“当前ax”。

更改x和y标签，需要在调用g.map_dataframe()之后进行，因为在函数的末尾，海运会擦除x和y标签。

您可以调用plt.setp(g.axes, xlabel='data', ylabel='frequency')来设置所有子图的标签。或者g.set_ylabels('...')只为“外部”子图设置y标签。

下面是一些让您开始的示例代码：

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

def individual_plot(**kwargs):
     ax = plt.gca()  # get the current ax
     data = kwargs['data']['slack'].values
     xmin, xmax = data.min(), data.max()
     bin_width = xmax / 50
     # histogram part > 0
     ax.hist(data, bins=np.arange(0.000001, xmax + 0.001, bin_width), color='tomato')
     # histogram part < 0
     ax.hist(data, bins=-np.arange(0, abs(xmin) + bin_width + 0.001, bin_width)[::-1], color='lime')
     # line at x=0
     ax.axvline(0, color='navy', ls='--')
     # calculate and show part < 0
     percent_under_zero = sum(data <= 0) / len(data) * 100
     ax.text(0.5, 0.98, f'part < 0: {percent_under_zero:.1f} %',
             color='k', ha='center', va='top', transform=ax.transAxes)

# first generate some test data
plot_df = pd.DataFrame({'xyz': np.repeat([*'xyz'], 1000),
                        'slack': np.random.randn(3000) * 10 + np.random.choice([10, 500], 3000, p=[0.9, 0.1])})

g = sns.FacetGrid(plot_df, col='xyz', height=5)
g.map_dataframe(individual_plot)
plt.setp(g.axes, xlabel='data', ylabel='frequency')

plt.tight_layout()
plt.show()

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