matplotlib: Hộp nhóm theo nhóm

Question

Có cách nào để nhóm các ô trong matplotlib không?

Giả sử chúng tôi có ba nhóm "A", "B" và "C" và cho mỗi nhóm chúng tôi muốn tạo một hộp cho cả "quả táo" và "cam". Nếu không thể nhóm trực tiếp, chúng tôi có thể tạo tất cả sáu kết hợp và đặt chúng thẳng hàng cạnh nhau. Điều gì sẽ là cách đơn giản nhất để hình dung các nhóm? Tôi đang cố gắng tránh đặt nhãn đánh dấu vào một cái gì đó như "A + táo" vì kịch bản của tôi liên quan đến nhiều tên dài hơn "A".

Answer 1

Làm thế nào về việc sử dụng màu sắc để phân biệt giữa "quả táo" và "cam" và khoảng trắng để tách biệt "A", "B" và "C"?

Something như thế này:

from pylab import plot, show, savefig, xlim, figure, \ 
       hold, ylim, legend, boxplot, setp, axes 

# function for setting the colors of the box plots pairs 
def setBoxColors(bp): 
    setp(bp['boxes'][0], color='blue') 
    setp(bp['caps'][0], color='blue') 
    setp(bp['caps'][1], color='blue') 
    setp(bp['whiskers'][0], color='blue') 
    setp(bp['whiskers'][1], color='blue') 
    setp(bp['fliers'][0], color='blue') 
    setp(bp['fliers'][1], color='blue') 
    setp(bp['medians'][0], color='blue') 

    setp(bp['boxes'][1], color='red') 
    setp(bp['caps'][2], color='red') 
    setp(bp['caps'][3], color='red') 
    setp(bp['whiskers'][2], color='red') 
    setp(bp['whiskers'][3], color='red') 
    setp(bp['fliers'][2], color='red') 
    setp(bp['fliers'][3], color='red') 
    setp(bp['medians'][1], color='red') 

# Some fake data to plot 
A= [[1, 2, 5,], [7, 2]] 
B = [[5, 7, 2, 2, 5], [7, 2, 5]] 
C = [[3,2,5,7], [6, 7, 3]] 

fig = figure() 
ax = axes() 
hold(True) 

# first boxplot pair 
bp = boxplot(A, positions = [1, 2], widths = 0.6) 
setBoxColors(bp) 

# second boxplot pair 
bp = boxplot(B, positions = [4, 5], widths = 0.6) 
setBoxColors(bp) 

# thrid boxplot pair 
bp = boxplot(C, positions = [7, 8], widths = 0.6) 
setBoxColors(bp) 

# set axes limits and labels 
xlim(0,9) 
ylim(0,9) 
ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C']) 
ax.set_xticks([1.5, 4.5, 7.5]) 

# draw temporary red and blue lines and use them to create a legend 
hB, = plot([1,1],'b-') 
hR, = plot([1,1],'r-') 
legend((hB, hR),('Apples', 'Oranges')) 
hB.set_visible(False) 
hR.set_visible(False) 

savefig('boxcompare.png') 
show() 

Answer 2

Một cách đơn giản là sử dụng pandas. tôi chuyển thể một ví dụ từ plotting documentation:

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(12,2), columns=['Apples', 'Oranges']) 

In [3]: df['Categories'] = pd.Series(list('AAAABBBBCCCC')) 

In [4]: pd.options.display.mpl_style = 'default' 

In [5]: df.boxplot(by='Categories') 
Out[5]: 
array([<matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x51a5190>, 
     <matplotlib.axes.AxesSubplot object at 0x53fddd0>], dtype=object) 

Answer 3

Đây là phiên bản của tôi. Nó lưu trữ dữ liệu dựa trên các danh mục.

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

data_a = [[1,2,5], [5,7,2,2,5], [7,2,5]] 
data_b = [[6,4,2], [1,2,5,3,2], [2,3,5,1]] 

ticks = ['A', 'B', 'C'] 

def set_box_color(bp, color): 
    plt.setp(bp['boxes'], color=color) 
    plt.setp(bp['whiskers'], color=color) 
    plt.setp(bp['caps'], color=color) 
    plt.setp(bp['medians'], color=color) 

plt.figure() 

bpl = plt.boxplot(data_a, positions=np.array(xrange(len(data_a)))*2.0-0.4, sym='', widths=0.6) 
bpr = plt.boxplot(data_b, positions=np.array(xrange(len(data_b)))*2.0+0.4, sym='', widths=0.6) 
set_box_color(bpl, '#D7191C') # colors are from http://colorbrewer2.org/ 
set_box_color(bpr, '#2C7BB6') 

# draw temporary red and blue lines and use them to create a legend 
plt.plot([], c='#D7191C', label='Apples') 
plt.plot([], c='#2C7BB6', label='Oranges') 
plt.legend() 

plt.xticks(xrange(0, len(ticks) * 2, 2), ticks) 
plt.xlim(-2, len(ticks)*2) 
plt.ylim(0, 8) 
plt.tight_layout() 
plt.savefig('boxcompare.png') 

Tôi thiếu uy tín nên không thể đăng hình ảnh tại đây. Bạn có thể chạy nó và xem kết quả. Về cơ bản nó rất giống với những gì Molly đã làm.

Lưu ý rằng, tùy thuộc vào phiên bản của python bạn đang sử dụng, bạn có thể cần phải thay thế xrange với range

Answer 4

Dưới đây là một chức năng tôi đã viết rằng có đang Molly và một số mã khác mà tôi đã tìm thấy trên internet để làm boxplots nhóm hơi fancier:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

def custom_legend(colors, labels, linestyles=None): 
    """ Creates a list of matplotlib Patch objects that can be passed to the legend(...) function to create a custom 
     legend. 

    :param colors: A list of colors, one for each entry in the legend. You can also include a linestyle, for example: 'k--' 
    :param labels: A list of labels, one for each entry in the legend. 
    """ 

    if linestyles is not None: 
     assert len(linestyles) == len(colors), "Length of linestyles must match length of colors." 

    h = list() 
    for k,(c,l) in enumerate(zip(colors, labels)): 
     clr = c 
     ls = 'solid' 
     if linestyles is not None: 
      ls = linestyles[k] 
     patch = patches.Patch(color=clr, label=l, linestyle=ls) 
     h.append(patch) 
    return h 


def grouped_boxplot(data, group_names=None, subgroup_names=None, ax=None, subgroup_colors=None, 
        box_width=0.6, box_spacing=1.0): 
    """ Draws a grouped boxplot. The data should be organized in a hierarchy, where there are multiple 
     subgroups for each main group. 

    :param data: A dictionary of length equal to the number of the groups. The key should be the 
       group name, the value should be a list of arrays. The length of the list should be 
       equal to the number of subgroups. 
    :param group_names: (Optional) The group names, should be the same as data.keys(), but can be ordered. 
    :param subgroup_names: (Optional) Names of the subgroups. 
    :param subgroup_colors: A list specifying the plot color for each subgroup. 
    :param ax: (Optional) The axis to plot on. 
    """ 

    if group_names is None: 
     group_names = data.keys() 

    if ax is None: 
     ax = plt.gca() 
    plt.sca(ax) 

    nsubgroups = np.array([len(v) for v in data.values()]) 
    assert len(np.unique(nsubgroups)) == 1, "Number of subgroups for each property differ!" 
    nsubgroups = nsubgroups[0] 

    if subgroup_colors is None: 
     subgroup_colors = list() 
     for k in range(nsubgroups): 
      subgroup_colors.append(np.random.rand(3)) 
    else: 
     assert len(subgroup_colors) == nsubgroups, "subgroup_colors length must match number of subgroups (%d)" % nsubgroups 

    def _decorate_box(_bp, _d): 
     plt.setp(_bp['boxes'], lw=0, color='k') 
     plt.setp(_bp['whiskers'], lw=3.0, color='k') 

     # fill in each box with a color 
     assert len(_bp['boxes']) == nsubgroups 
     for _k,_box in enumerate(_bp['boxes']): 
      _boxX = list() 
      _boxY = list() 
      for _j in range(5): 
       _boxX.append(_box.get_xdata()[_j]) 
       _boxY.append(_box.get_ydata()[_j]) 
      _boxCoords = zip(_boxX, _boxY) 
      _boxPolygon = plt.Polygon(_boxCoords, facecolor=subgroup_colors[_k]) 
      ax.add_patch(_boxPolygon) 

     # draw a black line for the median 
     for _k,_med in enumerate(_bp['medians']): 
      _medianX = list() 
      _medianY = list() 
      for _j in range(2): 
       _medianX.append(_med.get_xdata()[_j]) 
       _medianY.append(_med.get_ydata()[_j]) 
       plt.plot(_medianX, _medianY, 'k', linewidth=3.0) 

      # draw a black asterisk for the mean 
      plt.plot([np.mean(_med.get_xdata())], [np.mean(_d[_k])], color='w', marker='*', 
         markeredgecolor='k', markersize=12) 

    cpos = 1 
    label_pos = list() 
    for k in group_names: 
     d = data[k] 
     nsubgroups = len(d) 
     pos = np.arange(nsubgroups) + cpos 
     label_pos.append(pos.mean()) 
     bp = plt.boxplot(d, positions=pos, widths=box_width) 
     _decorate_box(bp, d) 
     cpos += nsubgroups + box_spacing 

    plt.xlim(0, cpos-1) 
    plt.xticks(label_pos, group_names) 

    if subgroup_names is not None: 
     leg = custom_legend(subgroup_colors, subgroup_names) 
     plt.legend(handles=leg) 

Bạn có thể sử dụng chức năng (s) như thế này:

data = { 'A':[np.random.randn(100), np.random.randn(100) + 5], 
     'B':[np.random.randn(100)+1, np.random.randn(100) + 9], 
     'C':[np.random.randn(100)-3, np.random.randn(100) -5] 
     } 

grouped_boxplot(data, group_names=['A', 'B', 'C'], subgroup_names=['Apples', 'Oranges'], subgroup_colors=['#D02D2E', '#D67700']) 
plt.show() 

Answer 5

Chỉ cần để thêm vào cuộc nói chuyện, tôi đã tìm thấy một cách thanh lịch để thay đổi màu sắc của cốt truyện hộp bằng cách duyệt qua các từ điển của các đối tượng chính nó

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

def color_box(bp, color): 

    # Define the elements to color. You can also add medians, fliers and means 
    elements = ['boxes','caps','whiskers'] 

    # Iterate over each of the elements changing the color 
    for elem in elements: 
     [plt.setp(bp[elem][idx], color=color) for idx in xrange(len(bp[elem]))] 
    return 

a = np.random.uniform(0,10,[100,5])  

bp = plt.boxplot(a) 
color_box(bp, 'red') 

Chúc mừng!

Answer 6

dữ liệu Mock:

df = pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','B','C','B','B','C','A','C'],\ 
        'Apple':np.random.rand(10),'Orange':np.random.rand(10)}) 
df = df[['Group','Apple','Orange']] 

     Group Apple  Orange 
    0  A 0.465636 0.537723 
    1  A 0.560537 0.727238 
    2  A 0.268154 0.648927 
    3  B 0.722644 0.115550 
    4  C 0.586346 0.042896 
    5  B 0.562881 0.369686 
    6  B 0.395236 0.672477 
    7  C 0.577949 0.358801 
    8  A 0.764069 0.642724 
    9  C 0.731076 0.302369 

Bạn có thể sử dụng thư viện sanh ở biển cho các lô. Đầu tiên melt các khung dữ liệu để định dạng dữ liệu và sau đó tạo ra các boxplot của sự lựa chọn của bạn.

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
dd=pd.melt(df,id_vars=['Group'],value_vars=['Apple','Orange'],var_name='fruits') 
sns.boxplot(x='Group',y='value',data=dd,hue='fruits')