Seaborn Swarmplot и Point Dlot выравнивание уклонения - PullRequest
Новая
       10

Seaborn Swarmplot и Point Dlot выравнивание уклонения

0 голосов
/ 20 января 2019

Я строю это: 

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

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
n=200
to_plot = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=n)
mods = ['a','b']
model_col = mods*(n/2)
opt=['1']*(n/2)+['2']*(n/2)

d={'Model':pd.Series(model_col),'Par':pd.Series(to_plot),'opt':pd.Series(opt)}
df = pd.DataFrame(d)
sns.swarmplot(x='Model', y='Par',hue='opt',dodge=True,data=df,size=2,palette=['#469990','#000075'])
sns.pointplot(x="Model", y="Par", hue='opt', data=df,join=False,dodge=True,
     ci=68,n_boot=1000,capsize=0.1,errwidth=0.5,scale = 1.5,palette=['k','k'])

ax.get_legend().remove()
plt.show()

enter image description here

Есть ли способ выровнять среднее значение точки + SEM и соответствующий Swarmplot?

1 Ответ

0 голосов
/ 21 января 2019

Кажется, swarmplot и pointplot используют разные значения по умолчанию для их соответствующего параметра dodge. Однако вы можете установить для них равные значения, например 

sns.swarmplot(...,  dodge=0.4) 
sns.pointplot(...,  dodge=0.4)
...