小编Ilk*_*sik的帖子

我想创建一个图，在其中可视化单个数据点以及不同变量的一些集中趋势度量。我想我可以在同一轴上使用seaborn stripplot（带有一些抖动）和pointplot。

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(style="white", color_codes=True)
ax = sns.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue='smoker', data=tips,
                   split=True, jitter=True)
ax = sns.pointplot(x="sex", y="total_bill", hue='smoker', data=tips,
                   dodge=True, join=False)

但是，当我执行此操作时，带状图中的数据值和点图中的误差线会倾斜并且不会显示在彼此之上：

如何解决此问题，以便误差线显示在抖动数据值的顶部？

我正在使用以下代码创建聚类图。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

all_net_names  = ['early_vis', 'face', 'motion', 'scene', 'scene', 'scene', 
                  'dmn', 'dmn', 'dmn', 'dmn', 'dmn', 'dmn', 'reward', 'reward',
                  'reward', 'reward', 'reward', 'ofc', 'ofc', 'ofc', 'ofc']

roi_names = ['E', 'F', 'M', 'S1', 'S2', 'S3', 'D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5',
             'D6', 'R1', 'R2', 'R3', 'R4', 'R5','O1', 'O2', 'O3', 'O4']

n_roi = len(roi_names)
M = np.random.rand(n_roi, n_roi) # array to plot

net_ind = sorted(np.unique(all_net_names, return_index=True)[1])
net_names = [all_net_names[index] for index in sorted(net_ind)] …

我有几个.json与此类似的文件。

{
    "AcquisitionNumber": 1,
    "TotalReadoutTime": 0.035,
    "IntendedFor": "func/sub-02_task-rest_run-01_bold.nii.gz"
}

我想使用 bash 变量更改“IntendedFor”行中的 sub 编号，循环遍历不同的 subs。例如，如果 sub 是 03：

sub=03
echo $sub
03

如何使用此 bash 变量更改sub-02to的值sub-03？