在Python Graphs中设置箱线图之间的空间使用Seaborn生成嵌套箱线图？

Question

我正在尝试在使用 Python

Seaborn

模块的

sns.boxplot()

创建的箱线图之间（绿色和橙色框之间）设置一个空格。请参阅附图，绿色和橙色的子图框彼此粘在一起，使其在视觉上不是最吸引人的。

找不到办法做到这一点，任何人都可以找到办法（附有代码）？

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(style="ticks", palette='Set2', font='Roboto Condensed')
sns.set_context("paper", font_scale=1.1, rc={"lines.linewidth": 1.1})
g=sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
               col="day", data=tips, kind="box", size=4, aspect=0.5,
                 width=0.8,fliersize=2.5,linewidth=1.1, notch=False,orient="v")
sns.despine(trim=True)
g.savefig('test6.png', format='png', dpi=600)

Seaborn

箱线图文档位于：http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/ generated/seaborn.boxplot.html

Answer 1

冒着不再需要这个的危险，我找到了解决这个问题的方法。当直接使用 matplotlib 绘制

boxplots

时，可以使用

width

和

position

关键字控制框的排列。然而，当将

positions

关键字传递给

sns.factorplot(kind='box',...)

时，会得到

TypeError: boxplot() got multiple values for keyword argument 'positions'

为了解决这个问题，可以在创建箱线图之后“手动”设置框的宽度。这有点乏味，因为这些框作为 PatchPatches 存储在由

Axes

返回的

FacedGrid

的各个

sns.factorplot

实例中。与

(x,y,width,height)

所具有的简单

Rects

语法不同，

PathPatches

使用顶点来定义角，当想要调整框时，这会涉及更多的计算。最重要的是，

PathPatches

返回的

matplotlib.boxplot

包含

Path.CLOSEPOLY

代码的额外（忽略）顶点，该顶点设置为

(0,0)

并且最好忽略。除了方框之外，标记中位数的水平线现在也太宽，也需要调整。 下面我定义了一个函数来调整OP示例代码生成的框的宽度（注意额外的导入）：

from matplotlib.patches import PathPatch
def adjust_box_widths(g, fac):
    """
    Adjust the withs of a seaborn-generated boxplot.
    """

    ##iterating through Axes instances
    for ax in g.axes.flatten():

        ##iterating through axes artists:
        for c in ax.get_children():

            ##searching for PathPatches
            if isinstance(c, PathPatch):
                ##getting current width of box:
                p = c.get_path()
                verts = p.vertices
                verts_sub = verts[:-1]
                xmin = np.min(verts_sub[:,0])
                xmax = np.max(verts_sub[:,0])
                xmid = 0.5*(xmin+xmax)
                xhalf = 0.5*(xmax - xmin)

                ##setting new width of box
                xmin_new = xmid-fac*xhalf
                xmax_new = xmid+fac*xhalf
                verts_sub[verts_sub[:,0] == xmin,0] = xmin_new
                verts_sub[verts_sub[:,0] == xmax,0] = xmax_new

                ##setting new width of median line
                for l in ax.lines:
                    if np.all(l.get_xdata() == [xmin,xmax]):
                        l.set_xdata([xmin_new,xmax_new])

用 

调用此函数

adjust_box_widths(g, 0.9)

给出以下输出：

Answer 2