我有一个包含三列的数据框 Features, CV-fold, Accuracy, Network .我想为每个网络绘制一个箱线图，按轴的特征和 CV 折叠进行分组(参见示例图像)。
df = pd.read_csv(path)
df['Features'] = df["Features"].astype('category')
ordered_features = sorted(df.Network.value_counts().index)
df = df.loc[df['Accuracy'] > 0.1]
df.Accuracy = df.Accuracy*100
#sns.color_palette("husl", len(df['CV-fold'].value_counts().index))
#sns.set_palette('husl', len(df['CV-fold'].value_counts().index))
g = sns.FacetGrid(df, row="Network", row_order=ordered_features,
height=3, aspect=3, legend_out=True, despine=False)
g.map(sns.boxplot, x="CV-fold", y="Accuracy", hue="Features", data=df, palette='muted').add_legend()
g.set_axis_labels("", "Accuracy (%)")
因为我有 8 个不同的网络，所以我不想将它们全部放在一列或一行中，而是在网格中格式化(例如 2x4)。此外，即使
sharex未启用，x 轴仅标记在最底部的图形。我怎样才能做到这一点？
最佳答案
您将使用 col_wrap关键字参数以在多列的多行上绘制您的图。
要重复 x 轴标签，请使用 ax.tick_params() .
例子:
import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset('tips')
ordered_days = sorted(tips['day'].unique())
g = sns.FacetGrid(tips,col='day',col_order=ordered_days,col_wrap=2)
# change this to 4 ^
g.map(sns.boxplot,'sex','total_bill',palette='muted')
for ax in g.axes.flatten():
ax.tick_params(labelbottom=True)
plt.tight_layout()
plt.show()
结果:
关于python - 将箱线图排列为带有 seaborn `FacetGrid` 的网格，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60265159/