Matplotlib框图与叠加的散点图不对齐

问题描述

我有一个图，我试图将散点图系列叠加在盒子图系列上...以下是该问题的一个简单示例，以便您可以重新创建它。

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

names = ['a','b','c','d','e','f']

df = pd.DataFrame(np.random.rand(6,6), columns=names)
display(df)

plt.boxplot(df, labels=names)
plt.show()

plt.scatter(names, df.head(1))
plt.show()

plt.boxplot(df, labels=names)
plt.scatter(names, df.head(1))
plt.show()

结果：

因此您可以看到，当箱图和散点图被添加到同一图形时，标签不再正确对齐。如何修复此对齐方式？

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解决方案

• 测试于python 3.8.11、pandas 1.3.2、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2
• 请注意，xticklabel位置未对齐。
• 根据matplotlib.pyplot.boxplot，position默认为range(1, N+1)

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(6, 8))
ax1.boxplot(df, labels=names)
print(ax1.get_xticks())
ax2.scatter(names, df.head(1))
print(ax2.get_xticks())

ax3.boxplot(df, labels=names)
ax3.scatter(names, df.head(1))
[out]:
[1 2 3 4 5 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

• 根据现有代码，正确的解决方案是设置positions参数
• 对于散点图，这还需要将数据帧转换为pandas.DataFrame.melt的长格式。

plt.boxplot(df, labels=names, positions=range(len(df.columns)))
plt.scatter(data=df.melt(), x='variable', y='value')

• 或者，直接使用pandas.DataFrame.plot
绘图

ax = df.plot(kind='box', positions=range(len(df.columns)))
df.melt().plot(kind='scatter', x='variable', y='value', ax=ax)

• 最简单的解决方案是使用seaborn，这是matplotlib的高层接口。这将直接绘制给定的数据帧，而不进行任何转换
  • How can box plot be overlaid on top of swarm plot in Seaborn?
  • seaborn.boxplot和seaborn.swarmplot，这比seaborn.scatterplot
  更好
• .boxplot职位从0开始

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=df, boxprops={'facecolor':'None'})
print(plt.xticks())
sns.swarmplot(data=df)
print(plt.xticks())

[out]:
(array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), [Text(0, 0, 'a'), Text(1, 0, 'b'), Text(2, 0, 'c'), Text(3, 0, 'd'), Text(4, 0, 'e'), Text(5, 0, 'f')])
(array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), [Text(0, 0, 'a'), Text(1, 0, 'b'), Text(2, 0, 'c'), Text(3, 0, 'd'), Text(4, 0, 'e'), Text(5, 0, 'f')])