plotly vs seaborn:python中的小提琴情节
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【中文标题】plotly vs seaborn:python中的小提琴情节【英文标题】:plotly vs seaborn: violin plot in python 【发布时间】:2018-05-15 23:48:36 【问题描述】:我尝试在 plotly 中绘制小提琴图,并观察到 plotly 根据宽度而不是每个类别的面积来缩放数据。这个比例参数可以在 seaborn 库中控制,但不能在 plotly 中控制。有没有办法像在seaborn中那样根据面积来缩放小提琴?
#plotly
fig = ff.create_violin(flats, data_header='rent', group_header='type', width =900, height=600, )
#seaborn
sns.violinplot(y='rent',x='type',data=flats,ax = axes, scale='area')
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【问题讨论】:
【参考方案1】:我不知道一个简单的方法来做到这一点,但它可以做到。如果您打印无花果,您会看到每把小提琴在布局中都有一个范围。范围值是根据小提琴本身定义的。如果你为所有小提琴设置相同的范围值,那么你会得到你想要的:
for name,axi in fig['layout'].items():
if name[:4] == 'xaxi':
axi['range'] = [-1,1]
当然应该更改 [-1,1] 以适合您的数据。
【讨论】:
以上是关于plotly vs seaborn:python中的小提琴情节的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python使用seaborn可视化分组条形图并且在分组条形图的条形上添加数值标签(seaborn grouped bar plot add labels)
seaborn使用jointplot函数为散点图添加边缘图为散点图添加边缘直方图(Marginal Plot in Python with Seaborn jointplot)
python数据可视化(matplotlib,seaborn,plotly)
Python使用seaborn可视化分组条形图(side by side)并且在分组条形图的条形上添加数值标签(seaborn grouped bar plot add labels)