如何用seaborn绘制破碎的y轴猫图？

Question

我搜索使用seaborn和y轴损坏的小提琴图绘制catplot（因为我有一个作用在两个不同尺度上的因果过程：一个在[0,0.2]之间，第二个在[2,12]之间定量 y 变量）。

我从这个答案中了解到，还没有实现允许在seaborn中进行这种绘图的简单功能（还？） 所以我尝试了不同的方法，但没有成功，堆叠同一数据集但具有两种不同比例的两个图。

探索失败的尝试：

让我们使用标准数据集“exercise”，我尝试过：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
exercise = sns.load_dataset("exercise")
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, nrows=1, sharey=True)
f = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",data=exercise, kind="violin",ax=ax1)
f = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",data=exercise, kind="violin",ax=ax2)
ax1.set_ylim(0, 6.5)   # those limits are fake
ax2.set_ylim(13.5, 20)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

我也尝试过使用facegrid但没有成功

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
exercise = sns.load_dataset("exercise")
g = sns.FacetGrid(exercise, col="kind",row="time")
g.map(sns.catplot, x="time", y="pulse", hue="kind",data=exercise, kind="violin")
plt.show()

在这里，它为我提供了绘图网格的正确基础，但绘图发生在其他图中。

Answer 1

如果要在子图上绘图，则不能使用catplot，它是图形级函数。相反，您需要violinplot直接使用。sharey=True此外，如果您想要两个不同的 y 尺度，则在创建子图时无法使用。

其余部分几乎是从matplotlib 的断轴教程中复制/粘贴的

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
exercise = sns.load_dataset("exercise")
f, (ax_top, ax_bottom) = plt.subplots(ncols=1, nrows=2, sharex=True, gridspec_kw={'hspace':0.05})
sns.violinplot(x="time", y="pulse", hue="kind",data=exercise, ax=ax_top)
sns.violinplot(x="time", y="pulse", hue="kind",data=exercise, ax=ax_bottom)
ax_top.set_ylim(bottom=125)   # those limits are fake
ax_bottom.set_ylim(0,100)

sns.despine(ax=ax_bottom)
sns.despine(ax=ax_top, bottom=True)

ax = ax_top
d = .015  # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass to plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)        # top-left diagonal

ax2 = ax_bottom
kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)  # bottom-left diagonal

#remove one of the legend
ax_bottom.legend_.remove()
plt.show()