python绘制云雨图raincloud plot

首先,需要明确的是,Raincloud Plot是一种绘制分布数据的可视化方法,可以展示变量的分布、中位数、四分位数等信息。Python可以使用Seaborn库中的relplot()函数实现Raincloud Plot的绘制。

下面是生成Raincloud Plot的详细步骤:

1. 安装Seaborn库

!pip install seaborn

2. 导入Seaborn库及其依赖库

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

3. 准备数据

Raincloud Plot适用于一组离散型连续变量的比较,如下面的示例数据:

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({'Group': np.repeat(['Group A', 'Group B'], 200),
                   'Value': np.concatenate([np.random.normal(0, 1, 200),
                                            np.random.normal(2, 1, 200)])})

4. 绘制Raincloud Plot

sns.set(style='whitegrid', palette='pastel', color_codes=True)
sns.set_context("poster")

g = sns.catplot(x='Group', y='Value', kind='violin', split=True, data=df, height=8)
g.despine(left=True)
g.set_axis_labels("", "Value")
g.fig.suptitle('Raincloud plot by Seaborn', fontsize=40, y=1.05)

plt.show()

这里我们将默认的图标样式修改为网格和 pastel 调色板,使用 catplot() 函数来绘制维奈图,split = True 表示针对每个按指定分类分组的变量,绘制两个重叠的折线箱图;接着,我们去除了左边和上面的轴线,调整了 plot 的标签,最后用 set_title() 函数添加主标题。

其他示例:

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.set(style="whitegrid")
sns.set_context("paper")
g = sns.catplot(x="species", y="petal_length", kind="violin", data=iris);
g.despine(left=True)
g.fig.suptitle('Raincloud plot of Petal Length by Species', fontsize=16, y=1.05)
sns.set(style="whitegrid", palette="pastel")
sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5})
tips_long = sns.load_dataset("tips")
plt.figure(figsize=(8,6))
ax=sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", split=True, inner="quart", palette={"Male": "b", "Female": "y"}, data=tips_long)
sns.despine(left=True)
ax.set_title('Raincloud plot of Restaurant Bill by Day and Gender')
ax.set_ylabel('Total Bill')
ax.set_xlabel('Day of Week')

这些示例中,我们使用了其他数据集来演示如何使用Raincloud Plot。您可以根据需要选择或自行准备您自己的数据。

绘制Raincloud Plot的过程可能比较繁琐,但是在展示一组变量分布时,Raincloud Plot可以提供更详细、直观的信息。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python绘制云雨图raincloud plot - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月3日
下一篇 2023年6月3日

相关文章

  • Python+SymPy实现秒解微积分详解

    下面是Python+SymPy实现秒解微积分详解的完整攻略。 1. 安装 SymPy SymPy 是 Python 下的一个符号计算库,可以用于解决微积分、代数、数论等各种数学问题。可以通过 pip 安装,命令如下: pip install sympy 2. 导入 SymPy 在 Python 中,导入 SymPy 库是很简单的,只需要使用 import 模…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python字典实现简单的三级菜单(实例讲解)

    Python字典实现简单的三级菜单(实例讲解) 问题 在 Python 中如何实现简单的三级菜单? 解决方案 使用 Python 的字典结构,可以轻易地实现简单的三级菜单。 字典是 Python 中用于存储键值对的一种数据结构,可以用于快速查找和读取数据。可以将字典看作是一个无序的键值对列表,其中每个键都是唯一的,并且对应的值可以是任何数据类型。 在三级菜单…

    python 2023年5月13日
    00
  • 在Python中使用NumPy将一个赫米特数列除以另一个数列

    以下是Python中使用NumPy将一个赫米特数列除以另一个数列的完整攻略: 一、什么是赫米特数列? 赫米特数列是数学中的一个重要概念,指的是一个$n\times n$的矩阵$H$满足$H^=H$(其中$H^$是$H$的共轭转置矩阵)的情况下,其所有特征值都是实数的情况。在量子力学中,赫米特矩阵作为可观测量的表示,有着重要的作用。 二、使用NumPy实现赫米…

    python-answer 2023年3月25日
    00
  • 使用Python统计代码运行时间的两种方法

    当我们编写代码时,很可能会遇到需要统计代码运行时间的需求。Python提供了多种方法来解决这个问题。本篇文档将介绍使用Python统计代码运行时间的两种方法:time模块和profile模块。 一、使用time模块 Python的time模块提供了多个函数来进行时间计算。其中,最常用的是time()函数和clock()函数。 time()函数返回当前时间的时…

    python 2023年6月3日
    00
  • 批量获取及验证HTTP代理的Python脚本

    在本攻略中,我们将介绍如何使用Python批量获取及验证HTTP代理。以下是一个完整攻略,包括两个示例。 步骤1:获取代理列表 首先,需要获取代理列表。我们可以使用requests库来获取代理列表,并使用正则表达式来提取代理IP和端口号。 以下是示例代码,演示如何使用Python获取代理列表: import re import requests # 获取代理…

    python 2023年5月15日
    00
  • Python中的zipfile模块使用详解

    Python中的zipfile模块使用详解 在Python中,zipfile模块提供了一种用于读取和创建ZIP文件的方法。本文将详细解Python中的zipfile模块使用,包括如何读取ZIP文件、如何创建ZIP文件、如何添加文件到ZIP文件中、如何解ZIP文件等。 读取文件 要读取ZIP文件,我们使用zipfile模块中的ZipFile类。以下是一个示例代…

    python 2023年5月13日
    00
  • python字典和json.dumps()的遇到的坑分析

    下面是完整的攻略。 问题描述 在Python中,字典和JSON是经常使用的数据格式。在使用时,有些情况下我们会遇到一些坑,下面我们就具体讲解一下字典和JSON的相关知识。 字典 在Python中,字典是一种可变容器,可存放任意数量任意类型的Python对象,其中每一个字典元素由一个键和一个对应的值组合而成。字典的创建格式如下: dict = {‘Name’:…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python实现快速保存微信公众号文章中的图片

    在Python中,我们可以使用requests和BeautifulSoup库来实现快速保存微信公众号文章中的图片。以下是一个基本的示例代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import os url = ‘https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxxxxxxxxx’ # 文章…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部